Documentazione e trasparenza: NIST AI RMF Govern 1.4

Il NIST AI Risk Management Framework (AI RMF) è progettato come un quadro volontario applicabile a qualsiasi organizzazione coinvolta nella progettazione, sviluppo, implementazione o utilizzo di sistemi di intelligenza artificiale. Non è un requisito di conformità obbligatorio nello stesso modo in cui lo sono alcune normative (ad esempio, la legge sull’IA dell’UE). Tuttavia, offre linee guida molto utili: pensalo come una guida per aiutare la tua organizzazione a garantire che i benefici dell’IA siano realizzati in modo responsabile. Questo post continua una serie di pubblicazioni che discutono il NIST AI RMF - punto per punto. Cos’è Govern 1.4? Govern 1.4 discute i benefici dell’istituzione del processo di gestione del rischio attraverso politiche, procedure e altri controlli trasparenti (basati sulle priorità di rischio della tua organizzazione).

Le politiche e le procedure relative alla documentazione e alla trasparenza comportano molti benefici:

Una documentazione chiara delinea i ruoli degli individui e dei team coinvolti nello sviluppo, nell’implementazione e nell’uso dell’IA, garantendo che tutti comprendano le proprie responsabilità. Una comunicazione efficace favorisce la collaborazione e previene le incomprensioni, portando a flussi di lavoro più fluidi. Ruoli e responsabilità chiari migliorano la responsabilità, garantendo che gli individui siano ritenuti responsabili delle proprie azioni. È possibile tracciare decisioni e azioni, rendendo più facile identificare e affrontare i problemi. La responsabilità di un’organizzazione è migliorata: gli individui possono essere ritenuti responsabili delle proprie azioni. La documentazione può coinvolgere gli stakeholder durante tutto il processo di sviluppo, favorendo un senso di appartenenza. Inoltre, quando gli stakeholder sono coinvolti e comprendono il prodotto, è più probabile che ne supportino l’adozione e l’uso. Una documentazione chiara facilita la replica dei sistemi di IA, garantendo coerenza e affidabilità. I sistemi ben documentati sono spesso più robusti in quanto possono essere facilmente mantenuti e aggiornati. La spiegabilità dei modelli ML è migliorata: è più facile capire come prendono le decisioni.

Come puoi vedere, ci sono due aspetti principali qui: trasparenza e responsabilità, che sono strettamente collegati. Per consentire la responsabilità, la tua organizzazione deve essere trasparente e chiarire i ruoli e le responsabilità delle persone coinvolte nella progettazione, sviluppo, implementazione, valutazione e monitoraggio del sistema AI agli stakeholder pertinenti. Ad esempio, includere semplicemente le informazioni di contatto degli attori AI nella documentazione del prodotto ha molti benefici:

Quindi, c’è la documentazione relativa ai modelli AI stessi, e qui puoi documentare la giustificazione aziendale del sistema AI, l’ambito e gli usi, i rischi potenziali, i dati di addestramento, la metodologia algoritmica, i risultati dei test e della convalida, i piani di implementazione e monitoraggio, i piani per la divulgazione pubblica dei materiali di gestione del rischio AI (ad es. risultati di audit, documentazione del modello ecc.). La documentazione del modello è un aspetto particolarmente interessante e lascerò link ad alcune ottime risorse nei commenti. Ad esempio, è necessario documentare i set di dati utilizzati per l’addestramento del modello (razionale della cura, fonti dei dati e molto altro). Esiste A Guide for Writing Data Statements for Natural Language Processing di Emily Bender che ci aiuta a riportare aspetti come le informazioni demografiche relative a una fonte di dati linguistici, la demografia degli altoparlanti e degli annotatori, le varietà linguistiche (ad esempio, invece di dire “inglese americano”, si consiglia di fornire maggiori dettagli - ad esempio, “inglese americano standardizzato” o “inglese americano nord-orientale”), tra molti altri. Model Cards for Model Reporting aiutano a creare schede modello con tutte le informazioni che includono come è stato costruito un modello, quali ipotesi sono state fatte durante il suo sviluppo, quale tipo di comportamento del modello possono sperimentare diversi gruppi di popolazione culturali, demografici o fenotipici e una valutazione di quanto bene il modello si comporta rispetto a tali gruppi.

La documentazione svolge un ruolo fondamentale nel garantire che i sistemi di IA siano sviluppati e implementati in modo responsabile. Fornendo una registrazione chiara dello sviluppo, del test e dell’implementazione del sistema, la documentazione può aiutare a costruire fiducia e confidenza nelle tecnologie AI.