Un modo professionale per dire: abbiamo sbagliato.

Un falso positivo e' come un tampone che ti indica positivo al covid, ma non sei stato infettato.

L'asintomatico, al contrario, e' uno che passa inosservato e non sa nemmeno di essere infettato.

Perche' si parla di falso positivo, e non di errore ?

Perche' si sottintendono contesti diversi da quelli presupposti, oppure analisi statistiche.

Se si tratta di analisi statistiche si parla di errore che inficia la precisione. Maggiore e' la probabilità, maggiore e' l'affidabilità della valutazione.

Si noti che la valutazione e' espressa numericamente, tanto da confondersi come fosse essa stessa un dato, mentre e' una valutazione.

Se si tratta di contesti, si da' la colpa al verificarsi di ipotesi imprevedibili, o cambiate dall'uomo per alterare i prevedibili risultati.

Sta di fatto che il falso positivo e' una affermazione che non corrisponde alla realtà, ma dipende matematicamente da alcune ipotesi.

E appena parliamo di tecnologia, cadiamo nella tecnocrazia o tecnoidolatria: il computer non sbaglia quasi mai, ma meno spesso di me. Quindi e' piu' bravo di me.

Il decisore, davanti ad un falso positivo, non si prende mai la briga di mettere in discussione quello che un team ha stabilito essere il meglio.

La vittima del falso positivo invece vorrebbe capire quali parametri hanno dato quel risultato, per poterlo verificare e scardinare: ma i tecnocrati si guardano bene di dare gli strumenti per rivalutare umanamente qualcosa che una macchina, non influenzabile, non puo' sbagliare.

In realtà l'apprendimento, le ipotesi di base, i contesti ed anche il caso insegnano da sempre che i computer sbagliano. Anche gli aerei cadono per questi motivi e i dirigenti condannati.

Un falso positivo e' quindi un tabu' da smontare. Il tabu' nell'efficienza delle macchine, superiore ad ogni uomo.

Meno dannoso e' il falso positivo di infezione di un computer: un software crede che qualcosa sia pericoloso, e invece no. Crede che ci sia un virus, mentre c'e' una sequenza riconosciuta pericolosa, ma non nel caso concreto.

Nel dubbio pero' l'utente finale crede al falso positivo, e rinuncia.

Si fida del giudizio delle macchine. Ad oltranza. Mentre sarebbe meglio mettere in discussione anche le macchine. Nell'intelligenza artificiale si parla di bias cognitivo fino ad un addestramento con basi di dati equivoche studiate per far rispondere male l'oracolo.

Si noti che falso positivo non e' un errore di programmazione. E' un errore di comunicazione del responso fornito dalla macchina: spacciato per sicuro, non argomentato, indiscutibile e in fin dei conti, schiavizzante.

In diritto potremmo chiamarlo inversione dell'onere della prova per gravi indizi precisi e concordanti. Quali essi siano, pero', non e' dato sapere, se non da complessi log qualora, raramente, sono previsti.