Il termine Explainable Artificial Intelligence (xAI) raggruppa l’insieme delle conoscenze scientifiche che spiegano la logica interna che sta dietro all’algoritmo AI, per fare chiarezza su quanto succede nella “black box” dei dati e degli algoritmi che elaborano modelli di intelligenza artificiale.
L’xAI è ora generalmente riconosciuto come un’area centrale dell’intelligenza artificiale. Attualmente i ricercatori hanno a disposizione una varietà di metodi xAI; tuttavia, manca ancora una classificazione completa dei metodi xAI. Inoltre, non c’è consenso tra i ricercatori su cosa sia esattamente una spiegazione e quali siano le proprietà salienti che devono essere considerate per renderla comprensibile per ogni utente finale. La SIRM presenta un xAI-white paper, che ha lo scopo di aiutare radiologi, medici e scienziati nella comprensione di un campo emergente di xAI, il problema della scatola nera dietro il successo dell’IA, i metodi xAI per svelare il black-box in una scatola di vetro, il ruolo e le responsabilità dei radiologi per un uso appropriato della tecnologia AI.
A causa dei rapidi cambiamenti e dell’evoluzione dell’intelligenza artificiale, una conclusione o una soluzione definitiva è lungi dall’essere definita. Tuttavia, una delle nostre maggiori responsabilità è stare al passo con il cambiamento in modo critico. Infatti, ignorare e screditare a priori l’avvento dell’IA non ne limiterà l’uso ma potrebbe comportare la sua applicazione inconsapevole. Pertanto, apprendere e aumentare le nostre conoscenze su questo importantissimo cambiamento tecnologico ci consentirà di mettere l’intelligenza artificiale al nostro servizio e al servizio dei pazienti in modo consapevole, spingendo questo cambiamento di paradigma fino a dove ci avvantaggerà.
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