L’Intelligenza Artificiale è sempre più usata in diversi ambiti: dalla medicina all’industria, dalla finanza alla pubblica amministrazione.
Può essere un potente strumento per migliorare la vita delle persone, ma può anche comportare dei rischi (discriminazione, scarsa tutela dei dati, poca trasparenza).
La Responsible AI si propone di sviluppare e applicare l’AI in modo etico, sostenibile e responsabile, per garantire che i benefici siano equamente distribuiti, e che non ci siano effetti negativi sulla società o sull’ambiente.
Ma che cosa si intende esattamente per Responsible AI?
In primo luogo, significa che l’AI dovrebbe essere sviluppata e utilizzata in modo trasparente e responsabile, con la massima attenzione alla privacy e alla sicurezza dei dati.
Ciò significa che i dati utilizzati per alimentare i modelli di apprendimento automatico dovrebbero essere accurati, completi e rappresentativi del contesto in cui operano.
Inoltre, le decisioni prese dal modello dovrebbero essere spiegabili e giustificabili, in modo che le persone possano capire perché lo strumento ha fatto determinate scelte.
In secondo luogo, la Responsible AI implica la promozione della diversità e dell’inclusione.
Ciò significa che l’Intelligenza Artificiale dovrebbe essere sviluppata da più team, con rappresentanti di diversi background e punti di vista, in modo che non sia influenzata da pregiudizi e stereotipi.
Inoltre, l’AI dovrebbe essere utilizzata per ridurre le disuguaglianze e le disparità sociali, piuttosto che accentuarle.
Infine, la Responsible AI implica anche la responsabilità sociale e ambientale.
Ciò significa che dovrebbe essere sviluppata e utilizzata in modo sostenibile, con attenzione all’impatto ambientale.
Inoltre, le aziende che sviluppano e utilizzano l’AI dovrebbero assumersi la responsabilità delle conseguenze delle loro azioni e delle decisioni dell’AI stessa.
Ci sono molti esempi di come la Responsible AI può essere applicata nella pratica.
Vediamoli qui di seguito in una breve guida introduttiva.
Responsible AI: guida
Proviamo dunque a capire meglio le fasi da seguire per controllare la Responsible AI nei nostri progetti aziendali.
1. Definire gli obiettivi
Come avrai capito se ci segui da un po’, saprai che occorre sempre partire dagli obiettivi.
Per raggiungere i risultati sperati dobbiamo avere ben chiaro il nostro scopo, e assicurarci che ciò che vogliamo raggiungere sia in linea con i nostri valori.
Immaginiamo che la nostra azienda produca prodotti alimentari biologici, e che abbia come valore principale la sostenibilità dell’ambiente.
Stiamo quindi considerando di utilizzare l’AI per migliorare la qualità dei prodotti e ridurre gli sprechi di cibo.
Gli obiettivi del nostro progetto dovrebbero essere in linea con i valori della nostra azienda, e quindi dovremmo cercare di migliorare la qualità dei prodotti alimentari biologici riducendo gli sprechi, utilizzando tecniche di ottimizzazione e predizione della domanda basate sui dati raccolti in modo responsabile.
In questo modo, il nostro progetto di AI si allinea con i valori dell’azienda.
Inoltre, l’uso di tecniche di AI per raggiungere questi obiettivi può essere visto come un modo innovativo e all’avanguardia per implementare i valori dell’organizzazione.
Visto il crescente interesse su sostenibilità e inquinamento come fornitori di prodotti e servizi, sarà sempre più importante curare l’immagine aziendale affinché acquisisca credito verso clienti e stakeholders.
Proviamo ora a vedere come un’azienda di produzione di componenti meccanici deve definire i propri obiettivi di Responsible AI.
- Essere trasparenti
Dobbiamo condividere e divulgare le informazioni sull’addestramento dei modelli, sull’utilizzo dei dati, e su come gli algoritmi prendono le decisioni. - Essere responsabili
Dobbiamo assumerci la responsabilità per l’utilizzo dell’AI nei processi produttivi. Ciò può includere la definizione di regole e politiche che guidino l’utilizzo dell’AI e la creazione di meccanismi per monitorare e valutare l’efficacia e la sicurezza dei modelli. - Essere equi
Dobbiamo usare in modo equo e non discriminatorio le informazioni sulla produzione. Ciò può includere la pubblicazione di rapporti di sostenibilità che descrivono i processi produttivi, l’origine delle materie prime, le emissioni di gas serra, e l’impatto ambientale delle attività dell’azienda. Queste informazioni possono essere disponibili sul sito web o in altri documenti pubblici. - Garantire la privacy
Dobbiamo progettare la nostra AI proteggendo la privacy delle persone coinvolte nei processi produttivi. Ciò può includere l’adeguata anonimizzazione dei dati, la definizione di politiche di gestione delle informazioni, e l’utilizzo di meccanismi di sicurezza per proteggere i dati. - Fornire sicurezza
Dobbiamo garantire che l’AI utilizzata nella produzione dei suoi componenti meccanici sia sicura e non presenti dei rischi per le persone coinvolte o per l’ambiente. Ciò può includere la definizione di protocolli di sicurezza, e la valutazione del rischio per i modelli di AI utilizzati.
2. Identificare i potenziali rischi
Dopo aver definito gli obiettivi e le regole che il nostro progetto deve seguire, dobbiamo identificare i potenziali rischi.
Ad esempio, potrebbero esserci il rischio di discriminazione o di violazione della privacy, oltre che rischi ambientali.
Possiamo quindi seguire un processo di valutazione che ci aiuti a identificare, valutare e gestire i rischi potenziali associati al progetto.
- Identifichiamo i possibili rischi
Iniziamo identificando i potenziali rischi associati al nostro progetto di AI. Ad esempio, possono esserci rischi legati alla privacy, alla sicurezza, alla qualità dei dati, alla discriminazione e all’impatto sull’ambiente. In pratica, dobbiamo compilare una lista per tenerli in considerazione nella valutazione. - Valutiamo la gravità dei rischi
Una volta identificati i rischi, dobbiamo valutare la loro gravità. Ad esempio, un rischio di sicurezza può essere molto grave se comporta lesioni o danni a persone o attività. - Valutiamo la probabilità di accadimento dei rischi
Dobbiamo poi valutare la probabilità che i rischi si verifichino. Ad esempio, possiamo valutare la probabilità che un modello di AI produca un risultato errato o discriminatorio. - Identifichiamo le misure per mitigare i rischi
Una volta valutati i rischi dobbiamo identificare le misure che possono mitigarli o ridurli. Ad esempio, possiamo decidere di utilizzare solo dati anonimizzati, o di definire regole per la selezione dei dati usati per l’addestramento del modello. - Implementiamo le misure per mitigare i rischi
Dopo aver identificato le misure per mitigare i rischi, implementiamole e testiamole per assicurarci che funzionino come previsto.
- Monitoriamo e valutiamo i rischi
Infine, dobbiamo monitorare costantemente il nostro progetto di AI per identificare nuovi rischi e valutare se le misure di mitigazione implementate sono efficaci.
In questo modo possiamo garantire che il nostro progetto di AI sia responsabile e sicuro.
3. Raccogliere dati appropriati
La raccolta di dati appropriati e rappresentativi per l’addestramento dell’algoritmo è un aspetto cruciale per garantire che il modello di AI sia accurato e imparziale.
Ciò significa che i dati utilizzati per addestrare il modello devono essere rappresentativi della popolazione a cui verrà applicato, e sufficienti e di alta qualità per evitare distorsioni o errori nell’apprendimento.
Per raccogliere dati appropriati e rappresentativi per l’addestramento dell’algoritmo, dobbiamo:
- Definire la popolazione di riferimento
È importante definire la popolazione di riferimento a cui il modello verrà applicato. - Identificare le fonti di dati
Raccogliere i dati disponibili che rappresentano la popolazione di riferimento. - Valutare la qualità dei dati
Verificare se i dati sono completi, precisi, affidabili e coerenti. Se non sono di alta qualità può essere necessario raccoglierne di nuovi, o apportare correzioni ai quelli esistenti.
- Valutare la rappresentatività dei dati
È importante valutare la rappresentatività dei dati rispetto alla popolazione di riferimento. - Valutare il bilanciamento dei dati
Il bilanciamento dei dati è fondamentale per evitare distorsioni.
Ad esempio se produciamo componenti meccanici possiamo raccogliere:
- Dati di performance
Dati relativi alle prestazioni delle componenti meccaniche prodotte, come ad esempio la resistenza, la durata, la rigidità e le proprietà termiche. - Dati di produzione
Dati relativi al processo produttivo, come ad esempio la velocità di produzione, i tempi di lavorazione, di attesa e di cambio di attrezzature, e le configurazioni degli strumenti. - Dati di manutenzione
Dati relativi alla manutenzione delle componenti meccaniche, come ad esempio la frequenza e la durata della manutenzione, e i tipi di problemi riscontrati nella stessa. - Dati di qualità
Dati relativi alla qualità delle componenti meccaniche prodotte, come ad esempio il tasso di difetti, la percentuale di scarti, la dimensione, e le cause dei difetti. - Dati ambientali
Dati relativi all’ambiente in cui le componenti meccaniche vengono utilizzate, come ad esempio la temperatura, l’umidità, la pressione, e la presenza di agenti chimici. - Dati sulla fornitura di materie prime
Dati relativi alla qualità delle materie prime utilizzate nella produzione delle componenti meccaniche, come ad esempio le caratteristiche fisiche e chimiche delle materie prime, e la fonte di approvvigionamento.
Questo naturalmente è solo un esempio di come non dobbiamo limitarci a raccogliere dati diretti, ma dobbiamo anche analizzare informazioni indirette che possono influire sul prodotto.
Maggiori saranno i dati a nostra disposizione, più semplice sarà spiegare in maniera trasparente come il modello di AI sta operando all’interno della nostra catena produttiva.
4. Addestrare il modello
Continuando con il nostro esempio dell’azienda di produzione di componenti meccanici, quando dobbiamo addestrare il nostro modello dobbiamo prima definire quale informazione ci deve restituire.
Ad esempio, un modello di AI può essere addestrato per identificare difetti nelle parti prodotte sulla base di immagini o dati sensoriali.
Per addestrare il modello in modo equo e rappresentativo, è necessario raccogliere dati di input che riflettano la varietà di componenti prodotti dalla linea di produzione.
Ciò deve includere immagini o dati di sensori provenienti da diverse fasi del processo di produzione, nonché dati relativi ai difetti comuni riscontrati nei componenti.
È importante che i dati di addestramento non siano influenzati da eventuali pregiudizi o discriminazioni.
Ad esempio, se le immagini di addestramento vengono raccolte solo da componenti prodotti da lavoratori di un determinato reparto (quindi quelli che seguono un’unica sezione del processo), il modello può essere influenzato da pregiudizi o bias (se vuoi approfondire, abbiamo parlato di bias in questo articolo: Come rilevare i bias negli algoritmi di AI).
Ciò può portare il modello a identificare erroneamente alcuni componenti come difettosi, a causa di fattori che non sono pertinenti alla qualità del componente.
Per mitigare questi rischi, è necessario garantire che i dati di addestramento siano raccolti in modo equo e rappresentativo.
Ciò include la raccolta di dati da diversi punti della linea di produzione, nonché la diversificazione delle fonti di dati di addestramento.
Inoltre, il processo dovrebbe essere monitorato per identificare eventuali pregiudizi o discriminazioni, e per apportare eventuali modifiche al modello al fine di mitigare tali rischi.
5. Validare il modello
La validazione del modello di AI è un’attività critica per garantire che l’algoritmo funzioni correttamente e non crei rischi inattesi.
In generale, consiste nel testare l’algoritmo su un insieme di dati separati da quelli utilizzati per l’addestramento, e confrontare le sue prestazioni con quelle attese.
Per esempio, supponiamo che un algoritmo di AI sia stato addestrato per riconoscere immagini di gatti e di cani.
Per validare il modello, si potrebbe utilizzare un insieme di dati di immagini di gatti e di cani che non sono stati utilizzati durante l’addestramento.
L’algoritmo viene quindi eseguito su questi dati di test, e le sue prestazioni confrontate con quelle attese.
Se il modello funziona correttamente, dovrebbe essere in grado di identificare le immagini di gatti e di cani nel set di test.
È importante notare che la validazione del modello di AI non è solo un’attività tecnica, ma anche etica e di conformità normativa.
Ciò significa che deve anche essere utilizzata per identificare e mitigare i rischi che l’algoritmo può creare per la privacy, la sicurezza, la discriminazione e altri fattori.
Ad esempio, se il modello di AI viene utilizzato per prendere decisioni importanti, come la selezione del personale o l’approvazione del credito, la validazione deve includere la verifica della presenza di eventuali bias nei dati di addestramento, che possono influire sulle decisioni prese dall’algoritmo.
Per l’azienda di produzione di componenti meccanici, la validazione del modello di AI è particolarmente importante per garantire che lo stesso funzioni correttamente e non crei rischi inattesi nella catena.
La validazione del modello può includere diverse attività, come:
- Test su dati di validazione
Il modello di AI viene testato su un set di dati di validazione indipendenti, che rappresentino la variabilità dei componenti prodotti in modo realistico. - Test di stress
Il modello di AI viene sottoposto a test di stress per verificare come si comporta in situazioni in cui i dati sono rumorosi, incompleti o errati. - Verifica dell’accuratezza
Il modello di AI viene verificato per l’accuratezza delle previsioni su un insieme di dati di test indipendenti. La verità di riferimento di questi dati deve essere verificata manualmente. - Monitoraggio delle prestazioni
Il modello di AI viene monitorato continuamente per verificare se la sua precisione diminuisce con il tempo, a causa di eventuali cambiamenti nella linea di produzione o nella natura dei dati. - Verifica dell’interpretazione
Il modello di AI viene verificato per la sua capacità di spiegare le previsioni che fa. In questo modo gli esperti di produzione possono capire il perché di eventuali previsioni errate o anomale.
La validazione deve essere un’attività regolare per garantire che il modello sia in grado di funzionare correttamente e non crei rischi inattesi per la produzione dei componenti.
6. Implementare il modello
Dopo aver addestrato e validato il modello di AI per la produzione di componenti meccanici, il passo successivo è quello di implementarlo nel processo produttivo e di monitorarne i risultati in modo continuo.
Ci sono diversi modi per implementare un modello di AI nella produzione di componenti meccanici.
Ad esempio, può essere utilizzato per monitorare i processi di produzione in tempo reale (rilevando eventuali anomalie o difetti), e avvisare immediatamente il personale responsabile.
In questo modo, si può intervenire rapidamente per risolvere il problema, e prevenire così la produzione di componenti difettosi.
Durante l’implementazione del modello, è importante monitorare i risultati in modo continuo per verificare che funzioni correttamente nel tempo e non generi effetti collaterali indesiderati.
Ad esempio, potrebbe essere necessario rivedere periodicamente l’algoritmo di apprendimento automatico per garantire che sia ancora equo e rappresentativo.
Inoltre, si potrebbero dover raccogliere nuovi dati per mantenere il modello aggiornato e preciso nel tempo.
In generale, l’implementazione di un modello di AI nella produzione richiede un approccio olistico e continuo.
7. Comunicare in modo trasparente
La comunicazione trasparente è un aspetto cruciale per garantire la responsabilità nell’impiego dei modelli di AI.
Quando si adotta un modello in un’azienda che produce componenti meccanici, è importante comunicarne con trasparenza l’uso.
Ciò può comportare la creazione di documenti informativi, come guide e manuali, che spieghino chiaramente il funzionamento del modello e come viene utilizzato per produrre i componenti meccanici.
Inoltre, è importante fornire informazioni sulla provenienza dei dati impiegati per addestrare il modello, e su come sono stati selezionati e pre-elaborati.
È inoltre fondamentale monitorare continuamente il modello di AI e aggiornarlo in modo appropriato, per garantire che funzioni correttamente nel tempo e che non generi effetti collaterali indesiderati.
Questo può richiedere la creazione di un team dedicato al monitoraggio e alla manutenzione, così come la definizione di indicatori di prestazione che consentano di valutare la performance del modello rispetto agli obiettivi di produzione e ai valori dell’azienda.
In generale, comunicare in modo trasparente l’uso del modello di AI e monitorarne continuamente i risultati è importante per mantenere la fiducia dei clienti e degli stakeholder.
Seguendo questi step, possiamo assicurarci che il nostro progetto di AI sia responsabile e non crei rischi inattesi per la nostra azienda o i clienti.
Conclusioni
La Responsible AI è fondamentale per garantire che l’Intelligenza Artificiale sia utilizzata in modo sicuro e consapevole.
Ciò richiede trasparenza e un forte senso di etica da parte di chi si occupa dell’integrazione dei modelli.
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