Come ci serviamo dei processi automatizzati, Black Box e White Box
È diffusa e difficile da estirpare la convinzione che le decisioni prese direttamente dall’uomo abbiano la capacità di proteggere da certe tipologie di errori più dei meccanismi automatizzati. In qualche modo le scelte umane sono collegate a prese di posizione più sagge e sicure.
In altre parole si ritiene, forse inconsciamente, che la discrezionalità dell’uomo protegga dalla temuta e temibile scatola nera associata di diritto alla macchina e ai suoi derivati.
Condivisa pare essere l’idea che l’uomo, dal canto suo, sia certamente più trasparente nelle scelte che compie.
Si fa molta meno fatica a fidarsi delle sue valutazioni e a considerarle accettabili, a prescindere dalla logica assente, omessa o esplicita sottostante ad esse.
Forse perché scatta un immediato e rassicurante senso di affinità fra uomo e uomo? Un feeling che invece con la macchina si trasforma in un distacco automatico perché quest’ultima è identificata come un’entità complicata, diversa per definizione e quindi ostile e incomprensibile?
Ma non è proprio l’uomo a determinare e a strutturare ciò che la macchina esegue?
Forse conviene fare un po’ di chiarezza sul significato che in questo contesto deve essere attribuito al concetto di Black Box. Per Black-Box si intende un software su cui eseguire test del quale non si conosce l’implementazione ma che mostra soltanto input e output.
È ritenuta, di conseguenza, una “scatola nera” di cui non si conosce il contenuto e su cui non è possibile intervenire in alcun modo.
Al contrario, la White Box (anche conosciuta come Transparent box testing e Structural testing) è un metodo che testa le strutture interne di lavoro di un’applicazione, fino al livello di codice sorgente.
Implica una conoscenza approfondita del codice che si sta testando e la capacità di metterlo alla prova.
La sua essenza è l’accurata analisi del processo al fine di prevenire ogni tipo di errore nascosto. Serve dunque per creare un ambiente privo di errori, esaminando ogni aspetto debole del codice.
Ci chiediamo a questo punto perché dovrebbe essere più razionale fidarsi della mente pura di un gestore, seppur senza alcuna garanzia sulle sue azioni se non i suoi risultati passati, risultati che in fin dei conti si possono considerare come dei semplici output, e non di come lo stesso ipotetico gestore si occupi di strutturare e testare un programma che, una volta superate tutte le prove del caso, resta uguale a sé stesso con un metodo, per giunta, ripetibile.
Da questo ragionamento a noi pare evidente che la convinzione culturale ormai radicata, secondo cui i meccanismi automatizzati siano tutti immediatamente associabili a delle black box, sia totalmente da rivedere.
La vera black box è la discrezionalità della mente umana del gestore in cui non ci si può addentrare e da cui derivano decisioni non sottoponibili a falsificazione.
I meccanismi di Data Mining
Essi possono essere considerati delle White Box a tutti gli effetti, non in tutti i casi, ma laddove l’uomo resta centrale.
Come dimostrato in vari contesti di analisi, l’uso incontrollato dei Big Data senza una mente che guidi l’estrapolazione e la ricerca delle informazioni utili a comprendere i rapporti causa-effetto che si nascondono dietro eventuali relazioni, può portare ad ottenere degli esiti imprevedibili.
La totale assenza della componente umana nel dirigere attivamente e tessere le fila fra l’ammontare grezzo di dati, rende l’algoritmo inevitabilmente fragile e quindi pericoloso.
Il punto è fidarsi della capacità umana di gestire, dirigere e controllare criticamente le operazioni computerizzate.
Per 4Timing SIM è indispensabile l’esperienza, l’intraprendenza e l’ingegno propri dell’uomo. Sosteniamo dunque con convinzione il beneficio che può derivare dal connubio fra la mente umana e i mezzi computerizzati di data mining.
Per un approfondimento sul Data Mining, leggi anche il nostro articolo “Data Mining: meglio l’uomo o la macchina? Le riflessioni di 4Timing SIM”.
CIO & Founder 4Timing SIM – Lavoro nel mondo della gestione del risparmio da quasi trent’anni con lo stesso entusiasmo di quando ho iniziato. In questi ultimi venti anni, coadiuvato dal mio staff, mi sono dedicato all’implementazione di modelli sistematici di gestione attraverso l’applicazione del metodo scientifico, sempre pronto a valutare nuove possibilità ma con l’occhio critico della scienza. Mi rispecchio nella frase del filosofo Karl Popper: “Il metodo della scienza è il metodo di audaci congetture e ingegnosi e severi tentativi di confutarle.” Nel 2016 ho deciso di fondare 4Timing SIM per offrire, attraverso i servizi di consulenza finanziaria e gestione del patrimonio, il know-how accumulato in questi anni.
