L’intelligenza artificiale e i modelli predittivi stanno diventando sempre più popolari in molte aree della vita, dalla finanza alla salute, dall’agricoltura alla logistica. Ma quanto affidabili sono questi modelli? Possono essere utilizzati con sicurezza per prendere decisioni od eventi importanti? In questo articolo, esploreremo l’affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale e dei modelli predittivi.

Che cos’è un modello predittivo

Un modello predittivo è rappresentato da un insieme di tecniche in grado di rilevare schemi e trend ricorrenti nei dati a disposizione, e di fornire una previsione su alcune grandezze di interesse. La statistica, così come il Machine Learning e l’Intelligenza Artificiale, si occupano di sviluppare modelli per generare previsioni, ma non solo: la loro finalità è anche quella di quantificare l’incertezza della previsione, che dipende dalla variabilità del fenomeno analizzato. L’aumento di volume dei Big Data disponibili ha reso questi modelli sempre più complessi, in quanto i dati su cui si basano sono diventati più numerosi e di natura più variegata, includendo non solo numeri o vettori di numeri, ma anche immagini, segnali, tracciati e testi.

modelli predittivi

Una volta che si è in grado di descrivere e modellizzare il dominio delle variabili coinvolte, si passa alla fase di previsione, che costituisce il nucleo centrale di questi modelli e permette di sfruttare appieno le informazioni di cui le aziende già dispongono.

Innanzitutto, dobbiamo capire che cosa sono i modelli di intelligenza artificiale e i modelli predittivi. In generale, l’intelligenza artificiale si riferisce alla capacità delle macchine di imparare e di compiere decisioni simili a quelle degli esseri umani. I modelli predittivi, d’altra parte, sono algoritmi che analizzano i dati per cercare di prevedere gli esiti futuri.

L’affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale e dei modelli predittivi dipende da diversi fattori. In primo luogo, la qualità dei dati utilizzati per addestrare il modello è fondamentale. Se i dati sono incompleti o inaffidabili, il modello non sarà in grado di fare previsioni accurate. Inoltre, la quantità di dati disponibili per l’addestramento è importante: più dati ci sono, meglio sarà il modello.

Un altro fattore importante è la scelta dell’algoritmo giusto. Ci sono molti algoritmi di intelligenza artificiale e di modelli predittivi, ognuno con i suoi vantaggi e svantaggi. È importante scegliere l’algoritmo giusto per il compito specifico a cui si vuole applicarlo.

Infine, l’interpretazione dei risultati è fondamentale per l’affidabilità dei modelli. Anche se un modello predittivo sembra produrre risultati accurati, è importante capire come è arrivato a quei risultati. Se non è possibile spiegare le ragioni per cui il modello ha previsto un certo esito, può essere difficile fidarsi delle sue previsioni.

Detto questo, molti modelli di intelligenza artificiale e modelli predittivi sono estremamente affidabili. Ad esempio, nella finanza, i modelli predittivi sono utilizzati per prevedere i movimenti dei mercati finanziari e aiutare i trader a prendere decisioni informate. Nel settore sanitario, i modelli predittivi sono utilizzati per prevedere la diffusione di malattie e per aiutare a identificare i pazienti a rischio di sviluppare malattie croniche. Anche nel settore dell’agricoltura, i modelli predittivi sono utilizzati per prevedere i rendimenti delle colture e per aiutare gli agricoltori a prendere decisioni sulla gestione delle loro colture.

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Modelli predittivi e profezie che si auto-avverano

Abbiamo visto che gli algoritmi predittivi sono sempre più utilizzati in vari settori, come la finanza, la medicina e la politica, per fare previsioni su eventi futuri e prendere decisioni basate su queste previsioni. Ma cosa succede quando queste previsioni diventano la causa del futuro che avevamo previsto? Questo è il fenomeno delle profezie che si auto-avverano, in cui le previsioni stesse influenzano il risultato che predicono.

L’intelligenza artificiale, e in particolare i modelli di machine learning, sono in grado di analizzare enormi quantità di dati e individuare modelli e relazioni che gli esseri umani potrebbero non essere in grado di rilevare. Questi modelli possono quindi essere utilizzati per fare previsioni su una vasta gamma di fenomeni, come l’andamento del mercato azionario, la diffusione di una malattia, la vincita di un’elezione politica o il comportamento dei consumatori.

intelligenza artificiale

Ma quando queste previsioni vengono rese pubbliche, possono influenzare il comportamento delle persone e delle organizzazioni coinvolte, e quindi influenzare il risultato stesso che erano state previste. Ad esempio, se un modello di machine learning prevede che un’azienda stia per fallire, la diffusione di questa previsione può portare ad una diminuzione della fiducia dei consumatori, un aumento dei licenziamenti e un aggravarsi della situazione finanziaria dell’azienda stessa, fino ad arrivare al fallimento effettivo.

Questo fenomeno è noto come “effetto Pigmalione” o “profezia che si auto-avvera“, e si verifica quando le aspettative su un certo evento influenzano il comportamento di coloro che sono coinvolti in quel evento. In altre parole, le aspettative diventano una causa del risultato che sono state previste.

L’effetto Pigmalione è stato ampiamente studiato nella psicologia, in cui si è scoperto che le aspettative degli insegnanti nei confronti degli studenti possono influenzare il loro rendimento scolastico. Tuttavia, il fenomeno è stato anche osservato in altri campi, come la finanza, la politica e la salute pubblica.

Ad esempio, uno studio condotto presso l’Università di Warwick ha dimostrato come le previsioni degli analisti finanziari sulle performance di una società possono influenzare il prezzo delle azioni della stessa società, creando quindi una profecia che si auto-avvera. Inoltre, un altro studio ha dimostrato come le previsioni degli economisti sulla crescita economica possano influenzare il comportamento dei consumatori e delle aziende, creando quindi una profecia che si auto-avvera.

Inoltre, il fenomeno delle profezie che si auto-avverano può essere amplificato quando le previsioni vengono diffuse attraverso i social media e altri mezzi di comunicazione. Questi mezzi possono amplificare l’impatto delle previsioni, aumentando la loro visibilità e portando ad una maggiore diffusione e ad un impatto più ampio.

Possiamo trarre una conclusione. Che gli algoritmi predittivi possono essere un’arma a doppio taglio: da un lato, possono fornire previsioni molto accurate e aiutare le aziende e le organizzazioni a prendere decisioni informate; dall’altro, possono contribuire alla creazione di profezie che si auto-avverano e alla perpetuazione di disuguaglianze e pregiudizi esistenti. Pertanto, è essenziale che gli sviluppatori di tali algoritmi siano consapevoli del potenziale impatto sociale delle loro creazioni e adottino misure per mitigare questi rischi. Inoltre, è importante che le organizzazioni che utilizzano tali modelli comprendano le limitazioni e le incertezze associate alle previsioni e siano pronte ad adattare le loro strategie in base alle circostanze. Solo in questo modo, gli algoritmi predittivi possono essere utilizzati in modo responsabile e benefico per la società.

Ci sono anche esempi in cui i modelli di intelligenza artificiale hanno dimostrato di essere meno affidabili. 

Ad esempio, ci sono stati casi in cui i modelli di intelligenza artificiale utilizzati per la valutazione del credito hanno mostrato un pregiudizio nei confronti di alcune categorie di persone, come le minoranze etniche o le donne. Questo può accadere perché i modelli utilizzati si basano su dati storici che riflettono la discriminazione presente nella società in cui sono stati raccolti. Se questi dati vengono utilizzati per addestrare un modello di intelligenza artificiale, esso tenderà a riprodurre e amplificare i pregiudizi presenti nei dati.

Questo fenomeno è noto come “bias nei dati” ed è un problema serio nel campo dell’intelligenza artificiale e dei modelli predittivi. Tuttavia, esistono diverse tecniche per mitigare o eliminare questo tipo di bias, come la raccolta di dati più rappresentativi e diversificati, l’uso di tecniche di pre-elaborazione dei dati, e la creazione di modelli di intelligenza artificiale che tengano conto esplicitamente della diversità delle persone.

In generale, quindi, la risposta alla domanda se i modelli di intelligenza artificiale e i modelli predittivi siano affidabili dipende da come questi modelli sono sviluppati e utilizzati. Se i modelli vengono addestrati su dati accurati, rappresentativi e diversificati, e se vengono utilizzati in modo consapevole, possono essere molto affidabili e utili per la previsione di eventi futuri e la gestione di rischi.

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Intelligenza artificiale e pregiudizio: uno studio del MIT 

Il Massachusetts Institute of Technology (MIT) è una delle più importanti università al mondo nel campo della scienza, della tecnologia e dell’ingegneria, ed è stata al centro di molte ricerche sull’intelligenza artificiale e sui modelli predittivi. Uno studio del MIT ha esaminato l’affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale e dei modelli predittivi, concentrandosi in particolare sulle questioni di pregiudizio e trasparenza.

Il problema del pregiudizio è stato evidenziato in molti studi sugli algoritmi di intelligenza artificiale. Poiché questi algoritmi vengono addestrati su dati storici, possono riflettere le discriminazioni e le disuguaglianze presenti in quei dati. Ciò significa che il modello di intelligenza artificiale può avere pregiudizi nei confronti di determinati gruppi di persone, anche se non intenzionalmente. Ad esempio, un algoritmo di selezione del curriculum potrebbe avere pregiudizi di genere, preferendo i candidati maschi rispetto alle candidate femminili, se i dati utilizzati per l’addestramento erano basati su selezioni precedenti dominati da uomini.

intelligenza artificiale

Per affrontare questo problema, il MIT ha sviluppato un algoritmo chiamato “L’equità attraverso l’imparzialità” (fairness through unawareness), che elimina le informazioni che potrebbero portare a pregiudizi. L’algoritmo si basa sull’idea che, eliminando alcune informazioni dal modello, si può ridurre il rischio di pregiudizio. Ad esempio, un algoritmo di selezione del curriculum potrebbe rimuovere l’informazione sul genere, in modo che il modello non possa discriminare i candidati in base al loro sesso.

La trasparenza è un altro aspetto importante per l’affidabilità dei modelli di intelligenza artificiale e dei modelli predittivi. Poiché questi modelli sono spesso complessi, è difficile capire come hanno raggiunto una determinata previsione. Questo può rendere difficile per le persone fidarsi dei risultati del modello, soprattutto se le decisioni basate su tali previsioni sono importanti.

Per affrontare questo problema, il MIT ha sviluppato un algoritmo chiamato “L’interpretabilità attraverso la rappresentazione sparsa” (interpretability through sparse representation), che cerca di semplificare il modello e di renderlo più facile da interpretare. L’algoritmo cerca di identificare le parti del modello che sono più importanti per la previsione, in modo che possano essere presentati in modo comprensibile agli utenti. Ad esempio, un algoritmo di prevenzione della frode potrebbe evidenziare i fattori che sono stati considerati per determinare se una transazione è fraudolenta o meno.

Nel video seguente il prof. Peter Szolovits del MIT discute dell’interpretabilità e del perché i moderni modelli di apprendimento automatico sono molto difficili da comprendere. E illustra diversi metodi che sono stati usati per tentare di superare modelli imperscrutabili.

In generale, gli studi condotti dal MIT e da altri istituti di ricerca mostrano che i modelli di intelligenza artificiale e i modelli predittivi possono essere affidabili se sono addestrati su dati di alta qualità e se l’algoritmo giusto viene scelto per il compito specifico.

Quando si usano i modelli predittivi: esempi di applicazione

I modelli predittivi sono utilizzati in molti campi e settori, tra cui:

1. Finanza: i modelli predittivi vengono utilizzati per analizzare i dati finanziari e prevedere il valore futuro delle azioni, dei fondi comuni di investimento, delle valute e altri strumenti finanziari.

2. Marketing: i modelli predittivi possono essere utilizzati per prevedere il comportamento dei consumatori, come la probabilità che un cliente acquisti un prodotto o il valore del ciclo di vita del cliente.

3. Medicina: i modelli predittivi vengono utilizzati per aiutare a diagnosticare e prevenire malattie, prevedere l’efficacia dei trattamenti e prevedere il rischio di complicanze.

4. Trasporti: i modelli predittivi possono essere utilizzati per prevedere il flusso del traffico stradale, il consumo di carburante e la manutenzione dei veicoli.

5. Pianificazione della produzione: i modelli predittivi possono essere utilizzati per prevedere la domanda di prodotti e servizi, ottimizzare la pianificazione della produzione e prevedere la disponibilità di materiali e risorse.

6. Sicurezza: i modelli predittivi vengono utilizzati per identificare i potenziali rischi di sicurezza, prevedere i comportamenti dei criminali e prevenire attacchi informatici.

7. Energia: i modelli predittivi possono essere utilizzati per prevedere i prezzi dell’energia elettrica, ottimizzare la produzione di energia e valutare il rendimento delle fonti di energia rinnovabile.

In generale, i modelli predittivi possono essere utilizzati in qualsiasi situazione in cui sia necessario prevedere un evento futuro sulla base di dati storici e informazioni disponibili.

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Iscritto all’ordine dei giornalisti del Piemonte. Dopo gli studi al Politecnico di Torino e un Master in Scienze della Comunicazione svolge le sue prime docenze presso la Facoltà di Architettura, all’Università di Torino e all’Università Statale di Milano su materie legate alla comunicazione digitale e alla progettazione CAD architettonica. Nel 1998, sotto la supervisione del direttore del laboratorio modelli reali e virtuali, realizza l’opera multimediale vincitrice del Premio Compasso d’Oro Menzione d’Onore. Ha collaborato e diretto da oltre 20 anni decine di testate giornalistiche. Ha pubblicato due libri sulla comunicazione digitale di impresa ed è stato relatore di tesi al Matec – Master in Progettazione e Management del Multimedia per la Comunicazione (Torino) e all’estero (Miami, USA). Attualmente insegna comunicazione digitale e nuovi media, giornalismo scientifico e materie legate alla progettazione architettonica e alla bioarchitettura. Contatti Email: info@interiorissimi.it

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