Spiegazione, nel contesto della linguistica e dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), è un concetto che si riferisce alla capacità di un modello di generare una spiegazione comprensibile del proprio ragionamento o processo decisionale. Questo non è un nuovo concetto, ma ha guadagnato notevole importanza negli ultimi anni con la rapida crescita dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come quelli basati su architetture Transformer. Tradizionalmente, gli LLM sono spesso percepiti come "scatole nere", poiché il processo interno di come raggiungono una determinata risposta è opaco e difficile da interpretare. Spiegazione cerca di colmare questa lacuna, fornendo agli utenti una maggiore trasparenza e comprensione del perché un modello è arrivato a una certa conclusione.
La ricerca su Spiegazione ha radici profonde nell'informatica e nella filosofia della scienza. I primi lavori si concentravano sull'utilizzo di tecniche di interpretabilità per analizzare modelli più semplici, mentre l'avvento degli LLM ha stimolato lo sviluppo di nuovi approcci più complessi. Diverse tecniche vengono impiegate, che vanno dall'individuazione di parole chiave importanti nel testo di input alla generazione di spiegazioni testuali che riassumono il flusso di ragionamento del modello. Queste spiegazioni possono essere utilizzate per identificare potenziali pregiudizi nel modello, diagnosticare errori e aumentare la fiducia degli utenti nella tecnologia. La comunità scientifica è attualmente impegnata nello sviluppo di standard di valutazione oggettivi e metriche affidabili per quantificare la qualità delle spiegazioni, un aspetto fondamentale per garantirne l'affidabilità e l'utilità.
Oggi, la rilevanza di Spiegazione si estende ben oltre il campo della ricerca accademica. È diventata cruciale per l'adozione responsabile e l'implementazione di LLM in applicazioni critiche come la sanità, la finanza e la giustizia. Ad esempio, in ambito medico, una spiegazione del ragionamento di un modello di diagnosi aiuta i medici a comprendere e valutare le raccomandazioni, evitando decisioni basate esclusivamente su una risposta automatica. In finanza, la capacità di spiegare le decisioni prese da un algoritmo di trading può essere fondamentale per la conformità normativa e la gestione del rischio. La crescente attenzione all'etica dell'intelligenza artificiale ha ulteriormente accentuato la necessità di modelli interpretabili, rendendo Spiegazione un campo in rapida evoluzione e di grande impatto con implicazioni significative per il futuro dell'IA.
