Tecniche di IA spiegabile (XAI)

Si è mai chiesto perché un’AI abbia preso una determinata decisione? La Explainable AI (XAI) è un ambito che si concentra sul rendere i modelli di AI più trasparenti e comprensibili.

Aiuta a comprendere perché un’AI abbia prodotto una determinata previsione, invece di sapere soltanto che cosa abbia previsto. Questo è fondamentale per creare fiducia e correggere efficacemente i sistemi di AI.

Comprendere le decisioni dell’AI non è soltanto un «optional»: nell’AI SaaS è essenziale per diversi motivi:

• Fiducia: gli utenti sono più propensi ad adottare l’AI se ne comprendono il ragionamento.
• Debugging: aiuta gli sviluppatori a identificare e correggere errori o bias nei modelli.
• Conformità: molte normative, come il GDPR, richiedono spiegazioni per le decisioni automatizzate.
• Miglioramento: gli insight ottenuti dalla XAI possono guidare il perfezionamento del modello e il feature engineering.

Le spiegazioni XAI possono essere classificate in base al loro ambito:

• Spiegazioni locali: si concentrano sulla spiegazione di una singola previsione. Ad esempio, sul motivo per cui una specifica richiesta di prestito è stata rifiutata.
• Spiegazioni globali: mirano a comprendere il comportamento complessivo del modello. Ad esempio, quali feature siano generalmente più importanti per tutte le previsioni prodotte dal modello.

Entrambi i tipi sono utili, perché offrono prospettive diverse sul funzionamento del modello di AI.

Un altro modo per classificare le tecniche XAI consiste nel considerare il momento in cui viene generata la spiegazione:

• Spiegazioni ante-hoc: sono spiegazioni «integrate», fornite da modelli intrinsecamente interpretabili come gli alberi decisionali o la regressione lineare. La logica del modello è trasparente per sua progettazione.
• Spiegazioni post-hoc: vengono generate dopo che un modello complesso, «black box», come una rete neurale profonda, ha prodotto una previsione. Cercano di fare luce sul processo decisionale del modello.

LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) è una diffusa tecnica post-hoc.

LIME funziona creando un modello locale e interpretabile, ad esempio un semplice modello lineare, attorno a una specifica previsione. Modifica leggermente i dati di input e osserva come cambia la previsione del modello black box. In questo modo aiuta a individuare quali feature abbiano influenzato quel particolare risultato.

SHAP (SHapley Additive exPlanations) è un altro potente metodo post-hoc, basato sui valori di Shapley della teoria dei giochi.

SHAP assegna un valore di «importanza» a ogni feature per una determinata previsione. Questi valori rappresentano quanto ciascuna feature contribuisca a spostare la previsione dal valore di riferimento (la media) alla previsione effettiva. SHAP offre insight sia locali sia globali.

Un concetto XAI più immediato è la Feature Importance. L’obiettivo è quantificare quanto ciascuna feature contribuisca all’accuratezza complessiva delle previsioni o al risultato del modello.

Un metodo comune è la Permutation Feature Importance. Consiste nel mescolare casualmente i valori di una singola feature e nell’osservare quanto peggiorino le prestazioni del modello. Un calo significativo indica che la feature mescolata era molto importante.

Le spiegazioni controfattuali rispondono alla domanda: «Qual è la modifica più piccola alle feature di input che cambierebbe la previsione del modello portandola a un risultato desiderato?»

Ad esempio, se un prestito è stato rifiutato, una spiegazione controfattuale potrebbe suggerire: «Se il Suo punteggio di credito fosse stato superiore di 50 punti, il prestito sarebbe stato approvato». Questo fornisce agli utenti indicazioni concrete su come agire.

Come viene utilizzata concretamente la XAI nei prodotti AI SaaS?

• Valutazione del credito: spiegare perché un prestito sia stato approvato o rifiutato.
• Diagnosi medica: mostrare quali sintomi abbiano portato a una determinata previsione diagnostica.
• Rilevamento delle frodi: evidenziare i dettagli della transazione che hanno attivato un avviso di frode.
• Consigli personalizzati: spiegare perché sia stato consigliato uno specifico prodotto.

Queste spiegazioni rafforzano la fiducia degli utenti e offrono una trasparenza fondamentale.

Verifichiamo la Sua comprensione delle tecniche XAI.

Ottimo lavoro! Ha imparato che cos’è la Explainable AI (XAI) e perché è importante.

• La XAI rende trasparenti le decisioni dell’AI, rafforzando la fiducia e facilitando il debugging.
• Abbiamo esaminato le spiegazioni locali e globali, nonché quelle post-hoc e ante-hoc.
• Tecniche fondamentali come LIME, SHAP, Feature Importance e le spiegazioni controfattuali aiutano a comprendere meglio i modelli di AI.
• Implementare la XAI nel proprio SaaS può migliorare significativamente l’esperienza utente e la conformità normativa.

Proseguiremo analizzando l’equità e la responsabilità nello sviluppo dell’AI.