Il Mini-Glossario dell’IA: I Termini Essenziali che Ogni Professionista Dovrebbe Conoscere
Intelligenza Artificiale, Machine Learning, LLM, GDPR, AI Act. Il mondo dell’IA è un universo in rapida espansione, con un suo linguaggio specifico che unisce tecnologia, statistica e diritto. Comprendere questo lessico non è più un’opzione per soli tecnici, ma una necessità per manager, imprenditori e professionisti che vogliono navigare con consapevolezza la trasformazione digitale.
Per questo abbiamo creato un glossario essenziale che demistifica i termini più importanti, spiegandoli in modo chiaro e accessibile.
Concetti Fondamentali
- Algoritmo (Algorithm): Una sequenza finita e non ambigua di istruzioni o regole che un computer segue per risolvere un problema specifico o eseguire un compito. È la procedura computazionale che prende un input e produce un output. Nel machine learning, è il processo che costruisce o utilizza il modello.
- Intelligenza Artificiale (IA o AI): Una vasta branca dell’informatica dedicata alla creazione di macchine e sistemi in grado di eseguire compiti che normalmente richiedono intelligenza umana, come l’apprendimento, il ragionamento e la percezione visiva.
- Machine Learning (Apprendimento Automatico): Un sottoinsieme dell’IA che progetta algoritmi che consentono ai computer di apprendere dai dati e migliorare le proprie prestazioni attraverso l’esperienza, senza essere esplicitamente programmati per ogni regola.
- Deep Learning (Apprendimento Profondo): Un’area specializzata del Machine Learning che utilizza reti neurali artificiali con numerosi strati nascosti (“profonde”). Questa profondità permette al modello di apprendere gerarchie di caratteristiche a diversi livelli di astrazione, rendendolo estremamente efficace con dati complessi e non strutturati come immagini, testo e audio.
- IA Generativa (Generative AI): Un tipo di intelligenza artificiale, basata su modelli come gli LLM, in grado di creare contenuti nuovi e originali (testi, immagini, codice, musica) che imitano i dati su cui sono stati addestrati.
Dati e Modelli
- Dataset: Una raccolta organizzata di dati (immagini, testi, numeri) utilizzata per un compito specifico di machine learning. È la risorsa fondamentale su cui un modello viene addestrato, validato e testato.
- Modello (Model): L’artefatto computazionale che rappresenta il risultato finale del processo di addestramento. È l’incarnazione della “conoscenza” appresa dal dataset, in grado di fare previsioni su dati nuovi.
- Parametri (Parameters): Le variabili interne di un modello, come i pesi e i bias di una rete neurale, che vengono apprese e ottimizzate automaticamente durante la fase di addestramento.
- Iperparametri (Hyperparameters): Le impostazioni di configurazione di un modello che vengono definite dall’operatore prima dell’addestramento (es. tasso di apprendimento, numero di strati) e che governano il processo di apprendimento stesso.
- Overfitting / Underfitting: L’overfitting si verifica quando un modello impara troppo bene i dati di addestramento, incluso il rumore, e perde la capacità di generalizzare su dati nuovi. L’underfitting, al contrario, si ha quando il modello è troppo semplice per catturare le relazioni sottostanti nei dati, portando a scarse prestazioni.
- Model Card: Un documento che accompagna un modello di IA, descrivendone le performance, i limiti, i casi d’uso previsti e le considerazioni etiche. È come un'”etichetta nutrizionale” per un modello.
- Datasheet for Datasets: Un documento che descrive in dettaglio un dataset: motivazione, composizione, processo di raccolta e usi raccomandati, per promuovere trasparenza e un uso informato.
Etica e Compliance
- AI Act: Il regolamento europeo che stabilisce regole armonizzate per l’intelligenza artificiale. Classifica i sistemi di IA in base al livello di rischio (inaccettabile, alto, limitato, minimo) e impone obblighi specifici ai fornitori e agli utilizzatori di sistemi ad alto rischio, vietando quelli che pongono minacce ai diritti fondamentali.
- GDPR (General Data Protection Regulation): Il regolamento europeo sulla protezione dei dati personali. Impone ai titolari del trattamento di adottare misure tecniche e organizzative adeguate per garantire ed essere in grado di dimostrare la conformità al regolamento, secondo il principio di “accountability”.
- Bias (Pregiudizio): La tendenza di un sistema IA a produrre risultati sistematicamente ingiusti o discriminatori nei confronti di determinati individui o gruppi demografici. Generalmente deriva da pregiudizi umani riflessi nei dati di addestramento.
- Trasparenza (Transparency): Il principio secondo cui il funzionamento e le decisioni di un sistema di IA dovrebbero essere comprensibili per gli utenti e gli stakeholder. Implica la conoscibilità della logica di funzionamento, delle variabili e delle regole che governano l’algoritmo.
- Explainability (XAI – Spiegabilità): Un campo dell’IA che mira a sviluppare sistemi in grado di spiegare il proprio processo decisionale in modo comprensibile per un essere umano. È un requisito chiave per generare fiducia e per la conformità normativa nei sistemi ad alto rischio.
- Accountability (Responsabilità): Il principio, centrale nel GDPR, che impone al titolare del trattamento l’obbligo di essere responsabile del rispetto delle norme e di essere in grado di comprovarlo (“comply and be able to show compliance”).
- Audit Trail: Una registrazione cronologica, sicura e immutabile di tutte le attività e le operazioni eseguite da un sistema informatico, fondamentale per garantire tracciabilità, sicurezza e per ricostruire la sequenza degli eventi in caso di audit.
Questo è solo un estratto del nostro glossario. La versione completa, con oltre 100 termini spiegati in dettaglio, è disponibile in formato PDF per tutti i soci AIPIA.
