Offrire maggiore trasparenza delle soluzioni di Intelligenza artificiale, permettendo di sfruttare ancora di più il loro potenziale: con questo obiettivo è disponibile il servizio software, che funziona sul cloud di Ibm, con dashboard e grafici di facile comprensione, che mostra il processo con cui l’Intelligenza artificiale prende le decisioni, rileva automaticamente gli errori che possono portare a risultati inattesi e raccomanda quali dati vanno integrati.
Ibm Research, inoltre, distribuirà all’interno della comunità open source un kit di strumenti di rilevazione e mitigazione degli errori – il nome è Ai Fairness 360 – presentando strumenti e istruzioni in grado di incoraggiare la collaborazione in tutto il mondo.
“Ibm ha assunto una posizione leader – ha affermato David Kenny, SVP Cognitive Solutions – nella definizione di principi di fiducia e trasparenza per lo sviluppo di nuove tecnologie basate sull’intelligenza artificiale. È tempo di mettere in pratica questi principi. Garantiamo ulteriore trasparenza e controllo alle imprese che utilizzano l’intelligenza artificiale e si trovano ad affrontare i potenziali rischi associati a un processo decisionale scorretto.”
Questi sviluppi prendono spunto da una nuova ricerca dell’Institute for Business Value di Ibm, condotta su 5000 C-Suite executive, secondo cui mentre l’82% delle imprese stanno prendendo in considerazione la possibilità di utilizzare soluzioni di intelligenza artificiale, il 60% teme invece eventuali problemi legati alla responsabilità e il 63% non dispone di competenze interne in grado di gestire in modo sicuro tale tecnologia. Non solo: i Ceo ritengono che il valore maggiore garantito dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale sia destinato a IT, sicurezza informatica, innovazione, assistenza clienti e gestione dei rischi. L’utilizzo dell’intelligenza artificiale è maggiore e ha probabilità di accelerare più velocemente in settori più digitalizzati come i servizi finanziari.
Le nuove funzioni di Ibm funzionano con modelli derivanti da una vasta gamma di strutture di apprendimento automatico e ambienti come Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker e AzureML. Ciò significa che le organizzazioni possono sfruttare il nuovo servizio sulla maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale oggi utilizzati.
