{"id":6297,"date":"2026-07-30T07:47:47","date_gmt":"2026-07-30T05:47:47","guid":{"rendered":"https:\/\/metamandrill.com\/?p=6297"},"modified":"2026-07-31T17:13:04","modified_gmt":"2026-07-31T15:13:04","slug":"come-fa-lia-a-prendere-decisioni-in-un-modo-diverso-da-quello-che-pensi","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/metamandrill.com\/it\/how-does-ai-make-decisions-not-the-way-you-think\/","title":{"rendered":"Come prende le decisioni l&#039;IA? Non nel modo in cui pensi."},"content":{"rendered":"<p><em>L&#039;intelligenza artificiale non prende decisioni nello stesso modo in cui le prendi tu. La maggior parte dei sistemi riceve dati in input, li elabora tramite una funzione fissa appresa durante l&#039;addestramento e produce un punteggio, quindi verifica se tale punteggio supera una soglia prestabilita da qualcun altro. Non c&#039;\u00e8 ponderazione delle opzioni, nessuna deliberazione, nessun giudizio. Comprendere questa differenza cambia chi dovresti effettivamente ritenere responsabile quando un risultato algoritmico ti riguarda.<\/em><\/p>\n<blockquote>\n<h3>PUNTI CHIAVE<\/h3>\n<ul>\n<li>La maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale non valuta n\u00e9 pondera le opzioni come farebbero gli esseri umani. Molti calcolano un punteggio numerico a partire dai dati di input e lo confrontano con una soglia impostata in anticipo da una persona.<\/li>\n<li>Chiamare l&#039;output algoritmico un <em>\u201c&quot;decisione&quot;\u201d<\/em> trasferisce silenziosamente la responsabilit\u00e0 morale e legale dagli esseri umani che hanno costruito e implementato il sistema al sistema stesso.<\/li>\n<li>Un sondaggio del 2023 condotto tra i ricercatori nel campo dell&#039;intelligenza artificiale ha rilevato che solo il 20% ritiene probabile che entro il 2028 gli utenti saranno in grado di conoscere le vere ragioni alla base dell&#039;output di un sistema di intelligenza artificiale.<\/li>\n<li>Sia l&#039;articolo 22 del GDPR che la legge europea sull&#039;intelligenza artificiale richiedono spiegazioni per le decisioni automatizzate che riguardano le persone, ma il 60% dei modelli di produzione rimane di fatto inspiegabile.<\/li>\n<li>Comprendere il meccanismo alla base <em>\u201cDecisioni basate sull\u2019IA\u201d<\/em> cambia chi ritieni responsabile quando un risultato algoritmico ti riguarda.<\/li>\n<\/ul>\n<\/blockquote>\n<h2>Come prende decisioni l&#039;intelligenza artificiale?<\/h2>\n<p>La maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale non prende decisioni nel senso in cui si decide cosa mangiare a pranzo. Un classificatore prende i dati in input, li elabora attraverso parametri appresi durante l&#039;addestramento e produce un numero. Un modello di approvazione di un prestito non valuta le circostanze del richiedente come farebbe un funzionario addetto alla concessione di prestiti. Converte i dati in un punteggio e verifica se tale punteggio supera una soglia prestabilita.<\/p>\n<p>Un algoritmo di assunzione non decide di rifiutarti come farebbe un responsabile delle assunzioni. Calcola un numero e lo confronta con una soglia impostata da qualcun altro. Il rifiuto \u00e8 reale. <em>\u201c&quot;decisione,&quot;\u201d<\/em> Nel senso umano di valutare le ragioni e scegliere, \u00e8 una metafora. E le metafore svolgono un lavoro silenzioso ma significativo.<\/p>\n<p>Questa metafora non \u00e8 neutrale. Influisce sul modo in cui parliamo di responsabilit\u00e0, su come progettiamo le normative e su quanto ci sentiamo a nostro agio nell&#039;affidare scelte importanti a sistemi che non sono stati creati per scegliere nel senso in cui lo intendiamo noi quando scegliamo.<\/p>\n<h2>Cosa sta realmente accadendo all&#039;interno del <em>\u201c&quot;Decisione&quot;\u201d<\/em>?<\/h2>\n<p>Nei sistemi di classificazione, il meccanismo si basa sul confronto di modelli con pesi appresi e una soglia, non sul ragionamento.<br \/>\nDurante l&#039;addestramento, un modello regola milioni di parametri interni per minimizzare gli errori sui dati di esempio. Ogni parametro cattura una piccola relazione statistica tra input e output. Quando si forniscono nuovi dati a un classificatore addestrato, questo moltiplica gli input per tali parametri e produce un punteggio. Tale punteggio pu\u00f2 superare una determinata soglia oppure no.<\/p>\n<p>Questa descrizione della soglia si adatta perfettamente ai classificatori: rilevamento delle frodi, valutazione del credito, selezione del personale. Si adatta meno bene ai sistemi generativi come i grandi modelli linguistici, che producono output token per token attraverso un processo iterativo plasmato dalla strategia di decodifica piuttosto che da un singolo controllo di punteggio e soglia. Il punto fondamentale rimane valido in entrambi i casi: non esiste una fase in cui il sistema valuti le alternative come farebbe una persona. Il meccanismo specifico varia semplicemente a seconda dell&#039;architettura.<\/p>\n<h2>Perch\u00e9 continuiamo a chiamarla una decisione?<\/h2>\n<p>Il linguaggio qui svolge un ruolo fondamentale, e non in modo innocuo.<\/p>\n<p>Quando diciamo un algoritmo <em>\u201c&quot;deciso&quot;\u201d<\/em> Nel negare il prestito, attribuiamo implicitamente la responsabilit\u00e0 all&#039;interno del sistema. Questa impostazione rende pi\u00f9 facile accettare il risultato e pi\u00f9 difficile chiedersi chi abbia stabilito la soglia, chi abbia scelto i dati di addestramento e chi abbia deciso che il sistema fosse pronto per essere implementato. Il linguaggio decisionale cela una catena di scelte umane dietro un&#039;unica parola che sembra indicare che la decisione sia stata presa dalla macchina.<\/p>\n<p>Non si tratta di una sottigliezza semantica. <a href=\"http:\/\/ico.org.uk\/for-organisations\/uk-gdpr-guidance-and-resources\/artificial-intelligence\/explaining-decisions-made-with-artificial-intelligence\/part-1-the-basics-of-explaining-ai\/what-goes-into-an-explanation\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">L&#039;articolo 22 del GDPR concede<\/a> gli individui hanno il diritto di ricevere una spiegazione quando viene presa una decisione <em>\u201cesclusivamente tramite mezzi automatizzati\u201d<\/em>. Tale linguaggio normativo considera l&#039;algoritmo come colui che prende le decisioni, influenzando cos\u00ec a chi le aziende ritengono di dover fornire spiegazioni e come queste vengono formulate.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-6302\" src=\"https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs.png\" alt=\"I sistemi di intelligenza artificiale sono davvero in grado di spiegare i propri risultati?\" width=\"1000\" height=\"667\" srcset=\"https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-18x12.png 18w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-200x133.png 200w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-300x200.png 300w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-400x267.png 400w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-600x400.png 600w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-768x512.png 768w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs-800x534.png 800w, https:\/\/metamandrill.com\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/Can-AI-Systems-Actually-Explain-Their-Own-Outputs.png 1000w\" sizes=\"(max-width: 1000px) 100vw, 1000px\" \/><\/p>\n<h2>I sistemi di intelligenza artificiale sono davvero in grado di spiegare i propri risultati?<\/h2>\n<p>Nella maggior parte dei casi no, e le ricerche in merito sono pi\u00f9 allarmanti di quanto la maggior parte degli articoli lasci intendere.<\/p>\n<p>UN <a href=\"http:\/\/arxiv.org\/pdf\/2401.02843\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Indagine del 2023 sui ricercatori di intelligenza artificiale<\/a> \u00c8 stato chiesto se i tipici sistemi di intelligenza artificiale all&#039;avanguardia del 2028 sarebbero stati in grado di spiegare in modo veritiero e comprensibile le vere ragioni alla base dei loro risultati. Solo il 20% ha risposto con una probabilit\u00e0 superiore al 50%. Le tecniche attualmente esistenti, come i punteggi di importanza delle caratteristiche, le visualizzazioni dell&#039;attenzione e le spiegazioni controfattuali, descrivono le correlazioni su cui si basa il modello. Non rivelano nulla che assomigli a una ragione nel modo in cui un essere umano, nel motivare una scelta, potrebbe fornirne una.<\/p>\n<p>\u00c8 proprio in questo divario tra le tecniche di interpretabilit\u00e0 e la vera spiegazione che si bloccano la maggior parte degli sforzi per rendere l&#039;IA pi\u00f9 responsabile. Si pu\u00f2 generare una descrizione apparentemente plausibile di quali caratteristiche di input siano state pi\u00f9 importanti. Se tale descrizione rifletta ci\u00f2 che \u00e8 realmente accaduto all&#039;interno del modello, o se sia essa stessa un&#039;approssimazione sovrapposta, \u00e8 una questione tecnica ancora aperta.<\/p>\n<h2>Dove \u00e8 effettivamente importante?<\/h2>\n<p>La posta in gioco aumenta notevolmente una volta che <em>\u201cDecisioni basate sull\u2019IA\u201d<\/em> cominciano a influenzare la vita delle persone in modi contro i quali non possono appellarsi.<\/p>\n<p>Valutazione del credito, screening dei candidati, determinazione dei prezzi assicurativi e moderazione dei contenuti: tutti questi sistemi si basano sempre pi\u00f9 sulla cui logica interna nemmeno i loro creatori riescono a tracciare completamente. Gli enti regolatori hanno iniziato a rispondere direttamente a questa lacuna. <a href=\"http:\/\/glacis.io\/guide-ai-explainability\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">La legge UE sull&#039;IA richiede<\/a> Documentazione sulla trasparenza per i sistemi ad alto rischio, con obblighi specifici per i sistemi ad alto rischio che dovrebbero applicarsi entro il 2 dicembre 2027, in attesa dell&#039;adozione formale. La legge SB 26-189 del Colorado richiede a chi implementa tecnologie di decisione automatizzata di divulgare come queste influenzano le decisioni, con obbligo di conformit\u00e0 a partire dal 1\u00b0 gennaio 2027.<\/p>\n<p>Queste regole presuppongono un decisore che pu\u00f2 essere ritenuto responsabile. Ci\u00f2 che effettivamente regolano \u00e8 una funzione di punteggio e gli esseri umani che l&#039;hanno configurata, che \u00e8 una cosa pi\u00f9 difficile da legiferare chiaramente rispetto alla <em>\u201c&quot;decisione&quot;\u201d<\/em> l&#039;inquadratura suggerisce.<\/p>\n<h2>Chi \u00e8 effettivamente responsabile quando <em>\u201c&quot;Decisione&quot;\u201d<\/em> Qualcosa va storto?<\/h2>\n<p>Non l&#039;algoritmo, perch\u00e9 l&#039;algoritmo non \u00e8 stato progettato per scegliere nulla nel senso umano del termine.<\/p>\n<p>La responsabilit\u00e0 ricade su coloro che hanno selezionato i dati di addestramento, impostato la soglia, deciso il tasso di errore accettabile e approvato l&#039;implementazione del sistema. Quando un algoritmo di assunzione esclude sistematicamente candidati qualificati in base a un determinato profilo, la soluzione non \u00e8 chiedere all&#039;algoritmo di riconsiderare la sua decisione, bens\u00ec esaminare i dati di addestramento, la soglia e le persone che li hanno approvati.<\/p>\n<p>Alcuni informatici potrebbero obiettare, e a ragione: in senso tecnico, un classificatore seleziona una classe rispetto a un&#039;altra, e un agente RL seleziona un&#039;azione rispetto a un&#039;altra. Questi sono usi legittimi di <em>\u201c&quot;decisione&quot;\u201d<\/em> nell&#039;informatica. Ci\u00f2 che quel senso operativo non coglie \u00e8 il peso morale e deliberativo che la parola porta con s\u00e9 nell&#039;uso ordinario, il senso che conta quando ci chiediamo chi \u00e8 responsabile del risultato. La scala e la complessit\u00e0 architetturale non colmano questa lacuna. Un calcolo pi\u00f9 intricato rimane pur sempre un calcolo, non una decisione discrezionale.<\/p>\n<h2>FAQ<\/h2>\n<h3>D: L&#039;intelligenza artificiale pensa davvero prima di prendere una decisione?<\/h3>\n<p>Non nel senso umano del termine. La maggior parte dei sistemi di intelligenza artificiale calcola un output a partire da una funzione fissa appresa durante l&#039;addestramento, senza alcuna riflessione o valutazione delle alternative. Ci\u00f2 che sembra pensiero \u00e8 in realt\u00e0 un riconoscimento di modelli basato su relazioni statistiche presenti nei dati di addestramento, eseguito sempre allo stesso modo.<\/p>\n<h3>D: Posso ricevere una spiegazione per una decisione dell&#039;IA che mi riguarda?<\/h3>\n<p>Ai sensi dell&#039;articolo 22 del GDPR, nell&#039;UE hai il diritto legale di ricevere una spiegazione per le decisioni prese esclusivamente con mezzi automatizzati. In pratica, la spiegazione che ricevi descrive quali fattori di input sono correlati al risultato, non la vera logica interna del sistema, poich\u00e9 la maggior parte dei modelli di produzione rimane di difficile interpretazione anche per i loro stessi sviluppatori.<\/p>\n<h3>D: Chi \u00e8 responsabile quando un sistema di intelligenza artificiale prende una decisione sbagliata?<\/h3>\n<p>Le persone che hanno costruito, addestrato e implementato il sistema. Hanno scelto i dati di addestramento, stabilito le soglie di errore accettabili e approvato il sistema per l&#039;uso. Il sistema non pu\u00f2 essere ritenuto responsabile dal punto di vista morale perch\u00e9 non \u00e8 stato progettato per valutare le ragioni nello stesso modo in cui lo fa una persona.<\/p>\n<h3>D: I sistemi di intelligenza artificiale saranno mai in grado di spiegare veramente le proprie decisioni?<\/h3>\n<p>L&#039;incertezza persiste e la comunit\u00e0 degli esperti non \u00e8 ottimista. Un sondaggio del 2023 condotto tra i ricercatori di intelligenza artificiale ha rilevato che solo il 20% riteneva probabile che entro il 2028 gli utenti avrebbero conosciuto le vere ragioni alla base dei risultati di un sistema di intelligenza artificiale. Le attuali tecniche di interpretabilit\u00e0 approssimano le ragioni, anzich\u00e9 rivelarle direttamente.<\/p>\n<p><strong>L&#039;intelligenza artificiale non prende decisioni come facciamo noi. La maggior parte dei sistemi calcola punteggi e li confronta con soglie definite, testate e approvate da persone. Ogni volta che diciamo che un algoritmo ha &quot;deciso&quot;, gli attribuiamo implicitamente una responsabilit\u00e0 che spetta agli esseri umani che lo hanno creato, ed \u00e8 proprio questo passaggio di consegne che le autorit\u00e0 di regolamentazione stanno cercando disperatamente di colmare.<\/strong><\/p>\n<div class='code-block code-block-1' style='margin: 8px 0; clear: both;'>\n<h4>Argomenti pi\u00f9 immersivi legati alla tecnologia<\/h4>\n<strong>Metamandrill.com<\/strong> fornisce informazioni esplicative e pratiche sulle tecnologie immersive e argomenti correlati, come <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/it\/categoria\/realta-aumentata\/\">realt\u00e0 aumentata<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/it\/categoria\/realta-virtuale\/\">realta virtuale<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/it\/categoria\/mondi-virtuali\/\">mondi virtuali e giochi<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/it\/categoria\/tecnologia\/\">dispositivi e attrezzi<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/it\/categoria\/interviste\/\">interviste ai fondatori<\/a><\/span>, <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/it\/eventi\/\">informazioni sull&#039;evento<\/a><\/span>, e <span style=\"text-decoration: underline;\"><a href=\"https:\/\/metamandrill.com\/it\/categoria\/spiegazionisti\/\">Spiegatori e guide<\/a><\/span>.<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>AI does not make decisions the way you make decisions. 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