Large Language Models for Transparent and Intelligible AI-Assisted Public Decision-Making

Questo articolo esamina l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei processi decisionali all'interno della pubblica amministrazione, con un focus su come affrontare le sfide legate alla trasparenza, alla responsabilità e alla comprensibilità delle decisioni generate dall'IA. L’articolo discute in particolare l'importanza dell'imputabilità nelle decisioni prese con algoritmi di deep learning. Sottolinea che concedendo alle pubbliche amministrazioni il pieno controllo sul set di dati per l'addestramento, sul codice sorgente e sulla base di conoscenza, si può garantire l'imputabilità della decisione. Questo controllo permette alle amministrazioni di validare la pertinenza e l'accuratezza dei dati di addestramento dell'algoritmo, affrontare eventuali bias e rispettare i requisiti legali ed etici. Il documento propone quindi l'utilizzo dei Large Language Models (LLM) come soluzione per migliorare la trasparenza e la motivazione dietro le decisioni assistite dall'IA. Mette in evidenza che gli LLM possono generare output testuali articolati e comprensibili che assomigliano da vicino alle decisioni generate dall'uomo, permettendo una comprensione più profonda del processo decisionale. Inoltre, l'articolo enfatizza l'importanza di fornire l'accesso al set di dati per l'addestramento, al codice sorgente e ai precedenti amministrativi individuali per aumentare la trasparenza e la responsabilità. Sostiene che offrendo questi componenti, gli stakeholder possono valutare la validità e l'affidabilità delle decisioni assistite dall'IA, promuovendo la fiducia nel processo decisionale.