La “spiegabilità” in intelligenza artificiale si riferisce alla capacità di comprendere e spiegare come un sistema o un modello di intelligenza artificiale prende decisioni o genera risultati. È la capacità di rendere trasparente il processo decisionale dell’IA in modo che gli esseri umani possano comprendere come e perché vengono prodotti determinati risultati o predizioni.
Nel contesto dell’articolo che hai menzionato precedentemente, la “spiegabilità” è importante perché nel settore sanitario, ad esempio, gli operatori sanitari devono essere in grado di comprendere come un modello di intelligenza artificiale generativa ha raggiunto una determinata diagnosi o raccomandazione terapeutica. Questo è cruciale per garantire la sicurezza e l’efficacia delle decisioni prese dall’IA, nonché per poter affrontare potenziali errori o inesattezze.
In sintesi, la spiegabilità in intelligenza artificiale si riferisce alla chiarezza e alla comprensione del processo decisionale dell’IA, che è fondamentale per garantire la fiducia, l’efficacia e la responsabilità nell’uso di queste tecnologie, specialmente in settori sensibili come la sanità.
