Explicabilitatea

Explicabilitatea este măsura în care motivele, raționamentul și procesele interne ale unui sistem pot fi înțelese de oameni. În sfera tehnologiilor, termenul se referă în mod obișnuit la modelele de inteligență artificială, la analizele de date și la deciziile asistate. Scopul explicabilității este să ofere claritate, responsabilitate și încredere în rezultatele generate de sisteme automate.

Există diferențe între conceptele înrudite. Explicabilitatea se referă în special la capacitatea de a oferi o explicație pentru o decizie. Interpretabilitatea se concentrează pe cât de ușor poate fi înțeles modelul sau funcționarea acestuia, în timp ce transparența privește deschiderea proceselor, datelor utilizate și a criteriilor de luare a deciziilor. În practică, aceste concepte se suprapun și pot fi abordate în moduri diferite în funcție de context.

În AI, explicabilitatea se poate atinge prin abordări ante-hoc, folosind modele intrinsic interpretabile (de exemplu, modele liniare, arbori de decizie) sau prin abordări post-hoc, care furnizează explicații pentru modele complexe (de ex., rețele neuronale) prin mărturii ale importanței caracteristicilor, modele surrogate, LIME, SHAP sau vizualizări. Este important de subliniat că explicațiile pot fi aproximări și pot necesita interpretări atente pentru a evita distorsiuni.

Evaluarea explicabilității se bazează pe fidelitatea explicației, înțelegerea de către utilizator, utilitatea în decizii și impactul asupra confidenței. Balansarea între explicabilitate, performanță și confidențialitate reprezintă o provocare comună în aplicații cu risc înalt, cum ar fi sănătatea, finanțele sau administrația publică, iar cadrul etic și normativ încurajează responsabilitatea și responsabilizarea deciziilor automate.