AI Affidabile: uso responsabile e valutazione degli output
Il corso fornisce strumenti pratici per valutare la qualità delle risposte AI e identificare potenziali errori, bias e incoerenze nei modelli di intelligenza artificiale generativa.
Attraverso un approccio analitico, i partecipanti impareranno a riconoscere i limiti dell’AI, comprendere le cause dell’allucinazione e applicare criteri di valutazione dell’accuratezza e affidabilità delle risposte fornite dai modelli generativi.
Il corso introduce strategie di fact-checking, miglioramento dei prompt e utilizzo di fonti di verifica esterne per ottenere risultati più precisi e attendibili. Verranno affrontati anche aspetti legati alla trasparenza e alla gestione dei dati.
Al termine, verrà rilasciato il badge AI Affidabile, attestante le competenze acquisite.
Titolo corso: AI Affidabile: uso responsabile e valutazione degli output
Durata: 4 ore
Codice corso: Ai.I.4
Il corso fa parte dei seguenti skill pack:
AI Generativa per il Lavoro e l’impresa: competenze e strumenti essenziali
Prerequisiti consigliati
Corsi successivi consigliati:
Fornire gli strumenti per un uso consapevole e affidabile dell’AI generativa, valutare la qualità degli output e riconoscere potenziali errori, bias e rischi.
- Comprendere limiti e bias dell’AI generativa
- Imparare a valutare la qualità e l’affidabilità degli output
- Prompting e strategie per un uso più sicuro dei risultati generati dall’AI (fact e source checking)
- A distanza sincrona
- In presenza
Rivolto a professionisti e aziende, il percorso mira a promuovere un uso consapevole dell’AI nei processi decisionali.
Struttura del Corso
Lezioni interattive + Esercitazioni + Discussioni
Obiettivo: fornire strumenti e metodi per garantire un utilizzo consapevole e sicuro dell’AI.
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- Perché l’AI non è sempre affidabile?
- Il problema dell’allucinazione: quando l’AI genera informazioni errate
- Bias nei modelli AI: come si formano e perché
- AI spiegabile e trasparenza: quanto possiamo fidarci delle risposte AI?
Esercitazione pratica:
I partecipanti analizzano un output AI per identificare errori, bias o incoerenze.
1.2 Criteri di Valutazione degli Output AI
- Accuratezza: come verificare se le informazioni sono corrette
- Coerenza logica: riconoscere risposte contraddittorie o incomplete
- Affidabilità delle fonti: come capire se un output si basa su dati validi
- Adattabilità al contesto: l’AI sta interpretando bene la richiesta?
1.3 Strategie per ridurre errori e bias nell’uso dell’AI
- Come migliorare i prompt per ottenere risultati più precisi
- Tecniche di fact-checking sugli output AI
- Utilizzo di fonti di verifica esterne
- L’importanza del controllo umano nei processi automatizzati
Esercitazione pratica:
I partecipanti modificano un prompt per ottenere una risposta più affidabile.
1.4 Best Practice per un Uso Responsabile dell’AI
- Evitare l’uso dell’AI per decisioni critiche senza supervisione
- Gestire dati sensibili e privacy nell’uso dell’AI