Lisäselittävyys

Lisäselittävyys tarkoittaa kykyä tarjota päätöksen lisäksi ymmärrettävä selitys siitä, mitkä tekijät ovat vaikuttaneet siihen ja kuinka luotettavia tulokset ovat. Se on osa laajempaa selitettävyyden ja läpinäkyvyyden keskustelua tekoälyjärjestelmissä ja koneoppimisessa, ja sen tavoitteena on parantaa luottamusta sekä mahdollistaa virheiden tunnistaminen ja vastuullinen käyttö.

Käytännössä lisäselittävyys täydentää järjestelmän päätöksiä antamalla tietoa tekijöistä, joiden harkinta johti lopulliseen tulokseen, sekä kuvaamalla epävarmuutta ja rajoituksia. Tämä on erityisen tärkeää kriittisissä sovelluksissa, kuten terveydenhuollossa, finanssialalla ja oikeudellisissa arvioinneissa, joissa käyttäjillä on tarve ymmärtää, miksi suositus tai päätös annettiin. Lisäselittävyys voidaan pyrkiä saavuttamaan sekä suunnittelemalla malli läpinäkyväksi että käyttämällä jälkikäteen tuotettuja selityksiä sekä visuaalisia esityksiä.

Tavallisia lähestymistapoja ovat esimerkiksi ominaisuusmerkityksen ja paikallisten selitysten tarjoaminen sekä sääntöihin perustuvan tai tulkinnan kannalta käyttäjäystävällisen mallin kehittäminen. Esimerkkejä menetelmistä ovat mittaustyypit, kuten ominaisuuksien tärkeys, sekä paikalliset selitykset, jotka osoittavat yksittäisen päätöksen taustatekijät. Lisäksi käytäntöihin kuuluu selitysten dokumentointi, epävarmuuden havainnollistaminen ja rajojen sekä oletusten läpinäkyvä esittäminen.

Haasteet liittyvät tasapainoon suorituskyvyn ja selitettävyyden välillä, selitysten väärinymmärrysten riski sekä tietosuoja- ja väärinkäytösten mahdollisuudet. Sääntely- ja eettiset ohjeet korostavat tarvetta kohtuullisille ja luotettaville selityksille sekä käyttäjien oikeutta ymmärtää, miksi järjestelmä tekee tietyn päätöksen. Lisäselittävyys on siten sekä tekninen että sosiaalinen tavoitte, jonka onnistuminen vaatii sekä teknisiä ratkaisuja että selkeää käyttö- ja vastuukäytäntöä.