L’intelligenza artificiale sta rivoluzionando rapidamente il settore dei trasporti commerciali. I sistemi telematici, alimentati dall’AI, sono infatti in grado di trasformare la gestione delle flotte, fornendo preziose informazioni ad esempio sul comportamento dei conducenti, sulle prestazioni dei veicoli e sull’ottimizzazione dei percorsi. Questo approccio basato sui dati consente non solo di migliorare l’efficienza operativa, ma anche di incrementare la sicurezza complessiva alla guida.
In questo contesto, i principi di trasparenza e responsabilità diventano fondamentali per costruire fiducia nei sistemi di intelligenza artificiale e garantire un utilizzo positivo di queste tecnologie.
Trasparenza e responsabilità: le basi per un’AI etica
Un trucco di magia che mostra il risultato, ma non il processo: spesso l’AI può apparire così. Per risolvere l’alone di mistero che ancora avvolge questa tecnologia, è quindi fondamentale lavorare sulla trasparenza – ovvero, renderne comprensibile il funzionamento. Per un dato sistema di AI, è necessario chiarire quali dati utilizza, come prende le decisioni e quali sono i suoi limiti. Questo permette anche di identificare eventuali pregiudizi o errori, contribuendo a sviluppare fiducia nei risultati prodotti.
Un altro tema è legato alla responsabilità: cosa accade se l’intelligenza artificiale sbaglia? Chi è responsabile? È necessario definire chiaramente chi è chiamato a rispondere delle decisioni prese da questa tecnologia: gli sviluppatori che l’hanno progettata, le organizzazioni che la utilizzano o i soggetti che si affidano alle sue decisioni? Tuttavia, non si tratta solo di attribuire colpe, ma di integrare la responsabilità in ogni fase del ciclo di vita dell’AI. In questo, la supervisione umana svolge un ruolo cruciale.
Supervisione umana: una guida essenziale
L’AI è uno strumento potente, ma deve sempre essere utilizzato sotto l’attento controllo di un’intelligenza umana. Il coinvolgimento individuale si articola attraverso quattro passaggi fondamentali:
- Scelta responsabile: selezionare con cura sistemi di AI che rispettino principi etici e di sostenibilità.
- Sviluppo etico: progettare e realizzare applicazioni di AI che abbiano equità, trasparenza e responsabilità come pilastri fondamentali.
- Implementazione consapevole: adottare tecnologie in grado di minimizzare i rischi e massimizzare i benefici.
- Monitoraggio continuo: valutare costantemente le applicazioni per garantirne il corretto funzionamento e affrontare eventuali conseguenze indesiderate.
Per rafforzare ulteriormente il concetto di responsabilità, le organizzazioni possono ricorrere a controlli esterni, come il supporto di audit indipendenti, ovvero esperti che valutano i sistemi per verificarne la conformità agli standard etici, oppure il monitoraggio governativo, attraverso la collaborazione con le autorità per garantire il rispetto delle normative. Un’altra strada è la trasparenza pubblica, vale a dire comunicare apertamente agli utenti come funzionano i sistemi di AI e come vengono utilizzati.
Garantire un’AI trasparente, responsabile (ed etica)
Senza trasparenza, responsabilità e supervisione umana, l’AI rischia di trasformarsi in una “scatola nera”, che prende decisioni incomprensibili e inspiegabili. Questo potrebbe generare diversi problemi. Ad esempio, i sistemi di AI possono perpetuare o amplificare pregiudizi esistenti: se non è chiaro come prendono decisioni, è impossibile identificare e correggere questi bias ed eliminare le discriminazioni. Inoltre, se il funzionamento dell’AI non è compreso, la fiducia nei suoi confronti potrebbe diminuire, limitando i potenziali benefici e alimentando paure e incertezze. È importante anche scongiurare l’uso improprio della tecnologia: senza responsabilità, l’intelligenza artificiale potrebbe infatti essere utilizzata per scopi dannosi, come la sorveglianza o la manipolazione delle persone.
Il percorso verso la costruzione di un’AI etica passa quindi attraverso quattro direzioni:
- AI spiegabile (XAI): creare applicazioni in grado di fornire le motivazioni delle proprie decisioni, in maniera chiara e comprensibile per gli esseri umani.
- audit e monitoraggio: sottoporre i sistemi a verifiche regolari per identificare potenziali problemi e garantirne un utilizzo responsabile.
- linee guida etiche definite: identificare regole chiare per promuovere un uso corretto dell’AI e responsabilizzare chi la sviluppa e la utilizza.
- educazione pubblica: informare la società sui benefici e sui rischi dell’AI per costruire fiducia e favorire un uso consapevole.
Adottando i principi di responsabilità, trasparenza e supervisione umana, è possibile garantire che l’AI venga utilizzata in maniera più etica e responsabile, contribuendo a creare un futuro in cui i suoi benefici siano effettivamente condivisi dalla collettività.
Per Geotab, l’impegno verso un’AI centrata sull’uomo si riflette in Geotab Ace, l’assistente virtuale progettato per democratizzare l’accesso ai dati, consentendo agli utenti di fornire feedback direttamente nell’interfaccia, segnalando contenuti, suggerendo miglioramenti o evidenziando problemi. Adottando un approccio “human-in-the-loop”, Geotab Ace non prende decisioni autonomamente, ma fornisce informazioni e approfondimenti analitici basati sui dati che aiutano gli utenti a compiere scelte informate.
Geotab Ace, il copilota GenAI
Nel 2024, Geotab ha presentato Geotab Ace, il copilota per la gestione delle flotte basato sull’intelligenza artificiale generativa, nato con lo scopo di semplificare l’accesso a informazioni di qualità.
La funzionalità pionieristica della piattaforma MyGeotab consente di ottimizzare la gestione delle flotte, migliorando l’esperienza dell’utente attraverso un approccio intuitivo e conversazionale. Vanta infatti l’accesso a un’ampia gamma di dati sui veicoli: dalle analisi relative a sicurezza, manutenzione predittiva, percorsi e zone di attività, alle statistiche sui veicoli elettrici, passando per dati del motore, monitoraggio GPS e molto altro ancora. Di conseguenza, è in grado di fornire risposte concrete a un’ampia gamma di domande complesse, memorizzando ogni dialogo al fine di migliorare le interazioni future.
I contributi proposti sono personalizzati e adattati alle singole esigenze di business, sulla base del contesto offerto dalla configurazione della flotta in MyGeotab. Prima di procedere con la risposta, lo strumento fornisce una spiegazione esauriente della sua interpretazione della domanda in linguaggio naturale di facile comprensione. Sviluppato secondo i principi della privacy-by-design, conserva tutti i dati telematici dei clienti all’interno dell’ambiente Geotab, senza condividerli con alcun modello linguistico di grandi dimensioni (LLM).
