La Tracciabilità AI si riferisce alla capacità di monitorare, registrare e spiegare il processo decisionale e le operazioni di un sistema di Intelligenza Artificiale (AI).

Caratteristiche principali della Tracciabilità AI:

• Registrazione dei dati e delle decisioni: memorizzazione delle informazioni di input, dei passaggi computazionali e degli output generati dal modello AI.
• Trasparenza: possibilità di comprendere il funzionamento dell’algoritmo, le fonti dei dati e le logiche di apprendimento automatico utilizzate.
• Auditabilità: permette a esperti e regolatori di verificare e valutare il comportamento del sistema AI.
• Riproducibilità: consente di replicare i risultati in condizioni simili, garantendo coerenza nei processi decisionali.
• Responsabilità e conformità: utile per soddisfare requisiti normativi (come il Regolamento AI dell’UE) e per attribuire la responsabilità delle decisioni prese dall’AI.

Importanza della Tracciabilità AI:

• Etica e fiducia: Aumenta la fiducia degli utenti nei sistemi AI.
• Sicurezza: Riduce il rischio di errori o bias discriminatori.
• Ottimizzazione: Migliora il modello grazie all’analisi dei dati e dei processi.

In ambito industriale, sanitario e finanziario, la tracciabilità è essenziale per garantire un uso responsabile dell’AI.