explicabilidade

Explicabilidade é a qualidade de um sistema, decisão ou fenômeno de poder ser explicado de forma compreensível. Em ciência, engenharia e ciência de dados, o termo designa a capacidade de descrever os fatores relevantes, o raciocínio e as condições que levaram a um resultado. Na inteligência artificial, explicabilidade facilita avaliação, supervisão e responsabilização.

Duas dimensões são comumente distinguidas: interpretabilidade e transparência. Interpretabilidade refere-se à compreensão do funcionamento de um modelo; transparência refere-se ao acesso aos dados, aos códigos e aos mecanismos de treinamento. Modelos intrinsecamente interpretáveis são desenhados para serem compreendidos; explicações pós-hoc são geradas para modelos complexos.

Métodos incluem importância de características, explicações baseadas em exemplos, modelos substitutos que aproximam o comportamento de um modelo maior e explicações contrafactuais.

Aplicações vão de saúde e finanças a justiça, políticas públicas e setores regulados, onde explicabilidade sustenta confiança, auditoria e conformidade. Reguladores estimulam padrões de avaliação e governança da explicabilidade.

Desafios envolvem trade-offs entre desempenho e clareza, o risco de explicações enganosas, viés de dados, privacidade e diferentes capacidades de compreensão entre usuários. A área permanece em rápida evolução, com debates conceituais sobre o que deve ser explicado e para quem.