Selitettettävyys

Selitettettävyys tarkoittaa järjestelmän tai algoritmin kykyä tuottaa ymmärrettäviä ja perusteltuja selityksiä siitä, miten ja miksi päätös tai tulos syntyi. Se yhdistää tulkittavuuden ja vastuullisuuden siten, että käyttäjä voi ymmärtää päätöksen taustalla vaikuttavat tekijät sekä arvioida niiden luotettavuutta.

Käytännössä selitettettävyys on keskeinen osa tekoälyä, koneoppimista ja automatisoitua päätöksentekoa. Se on tärkeä terveydenhuollossa, rahoituksessa, rekrytoinnissa sekä viranomaistoiminnassa, joissa päätösten vaikutukset ovat merkittäviä ja virheet sekä vinoumat voivat aiheuttaa haittaa ja epäluottamusta.

Lähestymistapoja on monia: sekä mallin-agnostisia että -spesifisiä ratkaisuja sekä globaalin että lokaalin selitettävyyden korostaminen. Yksinkertaiset mallit, kuten lineaariset mallit ja päätöspuut, ovat usein helposti selitettävissä, kun taas monimutkaiset mallit vaativat lisäkeinoja. Esimerkkejä ovat SHAP- ja LIME-tekniikat sekä vastaisku- (counterfactual) selitykset.

Rajoitteet ovat olennaisia: selitys ei aina paljasta kaikkia sisäisiä mekanismeja eikä se korvaa oikeudellista vastuuta tai kattavaa riskinarviointia. Selitettävyyden tavoitteet on sovitettava organisaation toimintaan, asetettava selkeät käytännöt ja huomioitava tietosuoja.

Kolmas: sääntely ja standardit kehittyvät. Euroopan unionissa selitettettävyys ja läpinäkyvyys liittyvät laajemmin tekoälyn vastuulliseen käyttöön, oikeudenmukaisuuteen ja läpinäkyvään päätöksentekoon. Organisaatioiden tulisi sisällyttää selitettävyyden vaatimukset kehitykseen, dokumentaatioon ja auditointiin.