Inspiration
Explainable AI
![Un'illustrazione astratta pensata per rappresentare il quarto appuntamento di Inspiration 2024: Explainable AI.](https://tangible.is/images/uploads/generic/_428x142_crop_center-center_82_line/Inspiration24-Fiorini.png)
L'intero viaggio dei dati, dall'input all'output, viene influenzato da decisioni umane, ogni scelta, così come ogni tecnologia impiegata, influenza non solo la bontà dei risultati ma anche l'interpretabilità degli stessi e di conseguenza la trasparenza.
In questo quarto appuntamento di Inspiration 2024 dedicato all'Explainability, guidati dall'esperienza di Stefano Vincenzi, Data Scientist in Ammagamma, esploreremo il concetto di "scatola nera" dell'intelligenza artificiale e le tecnologie emergenti volte a rendere trasparenti i processi decisionali degli algoritmi.
Attraverso esempi concreti, discuteremo delle sfide specifiche legate all'interpretazione dei risultati degli algoritmi, soprattutto in relazione ai modelli basati su Large Language Models (LLM), e l'importanza di rendere trasparenti i processi decisionali.
Cercheremo poi di capire quando e in quali contesti l'Explainability risulti imprescindibile ed in quali altri invece risulti meno necessaria, diverse aree applicative infatti richiedono differente livello di dettaglio.