Le Model Card di SAS: una bussola per la trasparenza e l’eccellenza nei modelli di Intelligenza Artificiale
Davide Pecchia, Trustworthy AI Specialist, Data Ethics Practice - SAS
Tempo di lettura: 5 min
Nel vasto universo della tecnologia e dell’intelligenza artificiale, l’esigenza di trasparenza, fiducia e comprensione è diventata un imperativo strategico per aziende e sviluppatori. In questo contesto si collocano le Model Card di SAS, strumenti accessibili e facili da utilizzare, già integrati nella piattaforma SAS Viya, concepiti per documentare e chiarire ogni aspetto dei modelli di intelligenza artificiale e machine learning. Non si tratta soltanto di una formalità tecnica, ma di una vera e propria dashboard pensata per fornire una documentazione dettagliata sui modelli, permettendo di comprenderne meglio utilizzo, limiti e prestazioni. Una rivoluzione che mira a trasformare la complessità dei sistemi di AI in un linguaggio accessibile, simile a un’etichetta nutrizionale che guida il consumatore nella scelta consapevole di un prodotto..
Le Model Card come etichette della conoscenza
Immaginate un’etichetta nutrizionale su una confezione di uova. Non si limita a dire che si tratta di uova: fornisce dettagli sul tipo di allevamento, sulla qualità, sui nutrienti e sui potenziali impatti sulla salute. In modo analogo, le Model Card di SAS non si accontentano di descrivere il modello di AI in termini generici, ma offrono una rappresentazione completa, dalle finalità principali fino ai dettagli tecnici più approfonditi. Come accade con le etichette alimentari, anche qui l’obiettivo è duplice: da un lato, garantire trasparenza e fiducia; dall’altro, offrire agli utenti una base chiara e affidabile per capire come utilizzare il modello.
Questa metafora dell’etichetta si adatta perfettamente alle Model Card, che sono pensate per essere leggibili da una pluralità di utenti. Non si rivolgono solo agli esperti tecnici capaci di interpretare ogni parametro, ma anche ai manager, ai decision-maker e a chiunque debba comprendere, in modo intuitivo, come e perché un modello funziona. La semplicità non è un compromesso, ma una scelta strategica: in un mondo in cui il valore di un prodotto tecnologico dipende dalla sua accessibilità, le Model Card sono un ponte che colma il divario tra complessità tecnica e chiarezza comunicativa.
Un viaggio attraverso le sezioni delle Model Card
Ogni Model Card è un’opera stratificata, una sorta di mappa che guida il lettore attraverso i diversi elementi che definiscono un modello di AI. Si apre con una panoramica generale, simile a uno sguardo d’insieme sulla confezione di un prodotto.
Questa prima sezione, chiamata Overview, è progettata per offrire una comprensione immediata attraverso rappresentazioni visive e linguaggio naturale. Per chi non mastica la terminologia tecnica, l’overview diventa il punto di partenza, una finestra su concetti come l’utilizzo principale del modello, i fattori chiave che ne influenzano il funzionamento e le potenziali problematiche legate a dati sensibili.
A seguire, c’è la sezione chiamata Model Usage che si concentra sull’utilizzo e sui limiti del modello, specificando le circostanze per cui è stato progettato e quelle per cui, al contrario, non è adatto (i requisiti). È qui che la voce del business si intreccia con quella dei tecnici: da un lato, i manager possono delineare le esigenze aziendali; dall’altro, gli sviluppatori contribuiscono con indicazioni operative che permettono al modello di rispettare le aspettative.
La Model Card prosegue poi con una parte dedicata ai dati – Data Summary – è una tappa fondamentale di questo percorso e un recap di ciò che gravita attorno al dato. Proprio come un’etichetta nutrizionale elenca gli ingredienti di un alimento, questa sezione descrive i dati (ingredienti) utilizzati per addestrare il modello, segnalando con warning eventuali lacune, problemi di qualità del dato o aspetti sensibili legati alla privacy. In un’epoca in cui i dati sono considerati l’oro nero della tecnologia, questa trasparenza è cruciale per garantire che il modello operi in modo etico e affidabile.
La sezione successiva, chiamata Model Summary, si concentra sulle prestazioni del modello e sulle metriche che ne misurano l’efficacia. Qui si entra nel cuore pulsante della valutazione tecnica: accuratezza, bias, fairness, anomalie e altri parametri sono documentati in modo dettagliato per offrire una visione chiara di ciò che il modello può fare e di quando potrebbe necessitare di un aggiornamento o di una revisione.
Infine, le Model Card includono uno spazio dedicato alla definizione di regole e policy da impostare che permettono di monitorare costantemente il rispetto dei parametri definiti per quel modello. In questa sezione, chiamata Model Audit, gli utenti possono impostare soglie di controllo e test utilizzando indicatori di prestazione chiave (KPI) per determinare se il modello sta attualmente funzionando come previsto. Ad esempio, gli utenti possono definire che il modello debba avere un’accuratezza dell’x%, stabilire uno “score di fairness” (cioè un parametro per controllare l’equità del modello), un punteggio per la soglia di accettazione di bias sia tecnici sia normativi, e tutte quelle regole e parametri che consentono di controllare e testare con regolarità l’efficacia del modello.
Collaborazione e innovazione: un nuovo paradigma
Uno degli aspetti più rivoluzionari delle Model Card di SAS è la loro capacità di favorire la collaborazione tra team diversi. Questi strumenti diventano un punto di incontro per sviluppatori, analisti, manager e responsabili della compliance, offrendo una visione unica e condivisa del modello.
Questo approccio collaborativo non solo facilita la gestione operativa, ma stimola anche l’innovazione. Osservare le prestazioni di un modello attraverso una Model Card può ispirare idee per nuovi progetti o miglioramenti, trasformando un semplice strumento di documentazione in una piattaforma per la creatività e il progresso.
Fiducia, trasparenza e governance come pilastri fondamentali
Le Model Card incarnano una visione di innovazione responsabile, in cui trasparenza e fiducia non sono accessori, ma pilastri centrali. In un’epoca in cui molte aziende rimangono intrappolate nel "Pilot Purgatory", ovvero la fase in cui i progetti di AI restano confinati a semplici sperimentazioni senza mai raggiungere una piena implementazione, le Model Card rappresentano una via d’uscita. Documentare chiaramente ogni aspetto del modello permette di superare le barriere della diffidenza e di portare l’AI oltre le nicchie di esperti, verso un’adozione diffusa e consapevole.
Uno strumento per accelerare l’adozione dell’AI supportando Governance e Compliance
In definitiva, le Model Card di SAS rappresentano un punto di incontro tra trasparenza, collaborazione e innovazione, fornendo alle aziende una base solida per sfruttare l’AI in un panorama sempre più regolamentato e competitivo.
Non si tratta solo di strumenti di documentazione, ma di veri e propri catalizzatori per un’adozione aziendale più ampia e consapevole dell’intelligenza artificiale.
Con l’imminente entrata in vigore dell’AI Act, la normativa europea che mira a regolamentare l’utilizzo dell’AI, le Model Card diventano un alleato strategico. Grazie alla loro capacità di centralizzare e strutturare le informazioni chiave relative ai modelli, esse semplificano l'adesione ai requisiti normativi, fornendo una base documentale completa e accessibile per rispondere alle richieste dei regolatori. Dalle metriche di performance alle limitazioni d’uso, ogni aspetto rilevante è registrato e tracciato, assicurando che ogni modello possa essere esaminato con chiarezza.
Ma il loro valore va oltre alla normativa. Le Model Card promuovono un livello di governance elevato, supportando le organizzazioni nel monitorare continuamente le prestazioni dei propri modelli e nell’identificare eventuali criticità prima che possano evolversi in problemi significativi. In questo modo, le aziende non solo rispettano le regole, ma si preparano proattivamente a gestire i rischi, garantendo che l’AI operi in modo etico ed efficace.
In un momento in cui la pressione normativa e le aspettative del mercato convergono verso un utilizzo responsabile della tecnologia, le Model Card rappresentano il fulcro di un nuovo approccio. Non solo accelerano l'adozione dell'AI, ma lo fanno mantenendo un elevato livello di governance, rendendo l'innovazione non solo possibile, ma sostenibile e sicura.
SAS Model Card: l’etichetta nutrizionale dell’AI
Le Model Card di SAS sono schede informative, integrate nella piattaforma SAS, forniscono una documentazione dettagliata sui modelli analitici in uso in azienda. Sono suddivise in cinque differenti sezioni, ognuna con uno scopo specifico.
- Overview: per una panoramica di alto livello con rappresentazioni visive, per aiutare i decision-maker a comprendere rapidamente il modello e le sue informazioni principali; questa sezione descrive come il modello deve essere utilizzato, le sue finalità principali e le limitazioni. Questa sezione fornisce un riepilogo immediato dello stato di salute del modello e dei fattori critici, in modo che il decisore possa capire rapidamente se il modello è un buon candidato per l'implementazione, se necessita di interventi o se deve essere sostituito come modello di produzione.
- Model Usage: questa sezione è costituita da campi che evidenziano l'uso previsto, i benefici attesi, i casi d'uso e le eventuali limitazioni del modello (cosa il modello può fare, cosa invece non può fare). Queste informazioni sono fondamentali per garantire che il modello venga utilizzato come previsto e che raggiunge le prestazioni ottimali.
- Data Summary: in questa sezione c’è una sintesi dei dati utilizzati per addestrare il modello, con segnalazioni di eventuali criticità, come dati mancanti o sensibili, che potrebbero influenzare la performance.
- Model Summary: include informazioni chiave sulle prestazioni del modello, come l’accuratezza, il bias rilevato e la necessità di ulteriori training. Questa sezione è fondamentale per monitorare l’efficacia del modello nel tempo.
- Model Audit: permette di definire criteri specifici per valutare il modello, come livelli minimi di accuratezza o limiti di bias, rendendo più agevole la verifica della conformità
5 dicembre 2024
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