forklarbarhet

Forklarbarhet, eller explainability, avser hur väl man kan förstå hur ett system fungerar, varför det gör vissa bedömningar och hur osäkerheter uttrycks. Inom artificiell intelligens och maskininlärning handlar forklarbarhet om att göra beslut och prognoser intelligenta och begripliga för människor, inte bara korrekta enligt matematiken.

Forklarbarhet har flera dimensioner. Transparens syftar till hur mycket av modellens struktur och data som kan granskas. Begriplighet fokuserar på att presentationen av orsaker och kopplingar är meningsfull för användaren. Det finns olika typer av förklaringar: lokala förklaringar som redogör för ett enskilt beslut, eller globala förklaringar som beskriver modellens övergripande beteende. Metoder kan vara modellinterna eller modellagnostiska, och innefattar exempelvis funktioner som betydelsen av variabler, motexempel, eller motfaktiska förklaringar.

Betydelsen av forklarbarhet är särskilt viktig i kritiska områden som vård, ekonomi och offentlig sektor, där beslut kan påverka människors liv. Den används för att öka tillit, uppfylla ansvarstagande och underlätta felsökning och reglerande efterlevnad. Samtidigt finns utmaningar: horisontella avvägningar mellan precision och förståelse, risk för missförstånd eller feltolkningar, samt integritets- och sekretessfrågor.

Regelverk och standarder är under utveckling i flera regioner; i EU diskuteras krav kopplade till ansvar och rättssäkerhet för automatiserade beslut. Effektiv forklarbarhet kräver ofta anpassning till användare och kontext, samt kontinuerlig utvärdering och uppdatering av förklaringar.