La ricerca sull’intelligenza artificiale richiamata alla trasparenza

Apprendiamo dal sito dell’UHN (una rete di ospedali canadesi che fanno attività di ricerca) la notizia di una presa di posizione di scienziati di tutto il mondo che richiedono che la ricerca sull’intelligenza artificiale rispetti gli stessi criteri di trasparenza nelle pubblicazioni richiesti a qualsiasi altra branca.
L’appello, che è stato pubblicato su Nature, punta il dito sulle responsabilità delle stesse riviste scientifiche che visto l’interesse che c’è per l’intelligenza artificiale accettano di pubblicare articoli che non rispettano appieno i criteri contenuti nelle loro stesse linee guida per la pubblicazione.
Non so se occorre ricordare che il punto della pubblicazione di una ricerca scientifica non è dire “io/noi abbiamo scoperto questo” ma “io/noi abbiamo scoperto questo e vi spieghiamo per filo e per segno il procedimento seguito e vi diamo tutti gli strumenti necessari per riprodurlo”, il punto di questa trasparenza non è solo controllare la veridicità e l’esattezza di quanto affermato è anche fondamentale per l’avanzamento della scienza.



Non a caso la lettera esce sul sito di una rete di ospedali, infatti il casus belli è stato una ricerca di Google Health pubblicata a gennaio che affermava che un sistema di IA poteva essere più efficiente dei radiologi umani per lo screening del tumore della mammella.
Lo studio fece molto rumore anche sui media generalisti ma quando la comunità scientifica andò con interesse a vederne i contenuti trovò che era molto deficitario nello spiegare i metodi usati, compreso codice e modelli.
In particolare nel campo della ricerca sull’intelligenza artificiale applicata alla salute questa mancanza di trasparenza si traduce in un ritardo nell’applicazione nella pratica medica di studi sulla carta molto promettenti.
Quello che funziona in un’istituzione e in gruppo di pazienti potrebbe non funzionare in un’altra su un altro gruppo di pazienti, quindi perché certe idee siano messe in pratica i ricercatori devono essere in grado di capire appieno quello che hanno fatto i colleghi per riprodurlo ed eventualmente adattarlo.

Roberto Todini

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