tõlgendatavust

Tõlgendatavus on omadus, mille puhul süsteemi otsuseid või prognoose on võimalik mõista ja põhjendada. See hõlmab nii mudeli toimimise loogikat kui ka tulemuste arusaadavust kasutajale. Tõlgendatavus aitab suurendada kasutajate usaldust, võimaldab vigu avastada ning luua aluse vastutusele ja järelevalvele.

Erinevalt musta kasti mudelitest eristatakse sageli kahe külje vahel: läbipaistvus ehk mudeli enda struktuuri ja toimimise arusaadavus ning post-hoc selgitused, mis tekivad pärast mudeli väljaõpet (näiteks omaduste tähtsuse või kontrafaktuaalsete seletuste näol). Mõned mudelid, näiteks lihtsad lineaarmudelid või otsustuspuud, on loomulikumalt tõlgendatavad kui keerukad sügavad närvivõrgud.

Meetodid tõlgendatavuse suurendamiseks ja hindamiseks hõlmavad nii lihtsaid mudeleid kui ka lokaalseid ja globaalseid selgitusi, LIME'i ja SHAP-i meetodeid, tähelepanupõhiseid seletusi ning kontrafaktuaalseid narratiive. Olulised kriteeriumid on selgituste täpsus, loetavus ja fideliteet ehk see, kui hästi selgitus kajastab mudeli tegelikku käitumist.

Rakendused ja riskid hõlmavad tervishoidu, finantse ja avalikku haldust. Tõlgendatavus aitab suurendada otsuste arusaadavust, auditeeritavust ja vastutuse jaotust ning tagada regulatiivsete nõuete täitmist. Samas kaasnevad piirangud: kõrge tõlgendatavuse taotlus võib vähendada mudeli jõudlust või suurendada keerukust, ning selgitused võivad mõnikord tekitada väärarusaamu, kui need ei vasta tegelikule käitumisele.