Responsabilità
Responsabilità significa assumersi la responsabilità degli effetti di un sistema di IA.
La responsabilità in genere implica trasparenza, ovvero la condivisione di informazioni sul comportamento del sistema e sui processi organizzativi, che può includere la documentazione e la condivisione di come i modelli e i set di dati sono stati creati, addestrati e valutati. I seguenti siti spiegano due modalità utili di documentazione della responsabilità:
Un'altra dimensione della responsabilità è l'interpretabilità, che comporta la
comprensione delle decisioni del modello di ML, in cui le persone sono in grado di identificare le funzionalità
che portano a una previsione. Inoltre, l'interpretabilità è la capacità di spiegare le decisioni automatiche di un modello in modo che siano comprensibili per le persone.
Scopri di più su come conquistare la fiducia degli utenti nei sistemi di IA nella sezione Interpretabilità +
Fiducia del
manuale Persone + IA.
Puoi anche consultare le risorse di Google per l'esplicabilità per esempi reali e best practice.
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Ultimo aggiornamento 2025-02-25 UTC.
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-02-25 UTC."],[[["Accountability in AI involves taking ownership for the effects of a system, often achieved through transparency about the system's development and behavior."],["Transparency can be enhanced using documentation practices like Model Cards and Data Cards, which provide information about models and datasets."],["Interpretability and explainability are crucial aspects of accountability, enabling understanding of model decisions and providing human-understandable explanations for automated actions."],["Fostering user trust in AI systems requires focusing on explainability and transparency, with further resources available in Google's Responsible AI Practices and Explainability Resources."]]],[]]
