Förklaringsmöjlighet

Förklaringsmöjlighet är ett begrepp som används inom artificiell intelligens, dataforskning och reglering för att beskriva i vilken grad ett system eller en modell kan beskrivas och förstås av människor. Begreppet innefattar både förklaringar av hur en viss slutsats uppnåtts och design som gör systemet begripligt i första hand. Inom AI talar man ofta om interpretabilitet och transparens. Metoder delas ofta in i två grupper: intrinsically interpretable modeller som byggts för att vara begripliga från början (t.ex. beslutsträd, reglerbaserade system) och post-hoc förklaringar som avlägsnas efter att modellen tränats (t.ex. lokala förklaringar som LIME eller SHAP).

Användningsområden och påverkan inkluderar sjukvård, finans, myndighetsutövning och rättsväsende där beslutets spårbarhet är viktig för ansvar, förtroende och felkorrigering. Förklaringsmöjlighet används också i forskning för att förstå vilka faktorer som driver modellens prediktioner och hur robust ett system är mot förändringar i data. Den bidrar till att kartlägga risker, testa antaganden och kommunicera beslutens skäl till användare och beslutsfattare.

Utmaningar och kritiker omfattar att förklaringar kan vara förenklade eller missvisande, att de inte nödvändigt återspeglar vad modellen egentligen gör (fidelity), samt att överdriven fokus på förklaringar kan kompromissa sekretess och affärshemligheter. Bedömning av hur begriplig en förklaring är subjektiv och kontextberoende, vilket gör standardiserade mått svåra att enas om.

Regelverk och policydebatt kring förklaringsmöjlighet finns särskilt i EU, där kontroll över automatiserade beslutsprocesser och rätt till information diskuteras; exakta skyldigheter varierar och är föremål för kontinuerlig utveckling. Sammanfattningsvis är förklaringsmöjlighet ett centralt begrepp när det gäller ansvarsutkrivning, användarförtroende och säkerhet i algoritmiska beslutsprocesser.