Wyjaśnialność

Wyjaśnialność AI odnosi się do zdolności rozumienia i interpretowania decyzji oraz przewidywań podejmowanych przez systemy sztucznej inteligencji (AI). Wraz z rosnącą złożonością algorytmów AI i uczenia maszynowego, zwłaszcza wraz z pojawieniem się uczenia głębokiego oraz sieci neuronowych, działają one często jako „czarne skrzynki”. Oznacza to, że nawet inżynierowie i naukowcy danych, którzy tworzą te modele, mogą nie w pełni rozumieć, jak konkretne wejścia prowadzą do określonych wyjść. Wyjaśnialność AI ma na celu rzucać światło na te procesy, czyniąc systemy AI bardziej przejrzystymi, a ich wyniki bardziej zrozumiałymi dla ludzi.

Dlaczego wyjaśnialność AI jest ważna?

Zaufanie i przejrzystość

Aby systemy AI były szeroko akceptowane i wzbudzały zaufanie, zwłaszcza w kluczowych obszarach jak ochrona zdrowia, finanse czy systemy prawne, interesariusze muszą rozumieć, w jaki sposób podejmowane są decyzje. Gdy algorytm uczenia maszynowego rekomenduje leczenie lub zatwierdza wniosek kredytowy, kluczowe jest, aby użytkownicy znali powód tych decyzji, by zapewnić sprawiedliwość i budować zaufanie.

Wymogi regulacyjne

Wiele branż podlega regulacjom wymagającym przejrzystości w procesach decyzyjnych. Przepisy mogą nakładać obowiązek dostarczenia wyjaśnień dla decyzji automatycznych, szczególnie gdy mają one istotny wpływ na osoby. Niespełnienie tych wymogów grozi konsekwencjami prawnymi i utratą zaufania konsumentów.

Identyfikacja i ograniczanie uprzedzeń

Systemy AI trenowane na stronniczych danych mogą utrwalać, a nawet wzmacniać te uprzedzenia. Wyjaśnialność pozwala twórcom i interesariuszom wykrywać nieuczciwe lub stronnicze decyzje modeli AI. Rozumiejąc, jak podejmowane są decyzje, organizacje mogą podjąć działania naprawcze, zapewniając sprawiedliwe działanie systemu AI wobec różnych grup demograficznych.

Poprawa wydajności modeli

Zrozumienie wewnętrznego działania modeli AI umożliwia naukowcom danych ich optymalizację. Interpretując, które cechy wpływają na decyzje, mogą oni precyzyjnie dostrajać model, poprawiać trafność oraz upewnić się, że dobrze generalizuje na nowych danych.

Jak osiąga się wyjaśnialność AI?

Osiągnięcie wyjaśnialności AI polega na projektowaniu interpretowalnych modeli oraz stosowaniu technik interpretacji złożonych modeli post factum.

Interpretowalność vs. wyjaśnialność

• Interpretowalność to stopień, w jakim człowiek może zrozumieć powód decyzji podjętej przez system AI.
• Wyjaśnialność idzie krok dalej, dostarczając szczegółowego opisu czynników i rozumowania, które doprowadziły do decyzji.

Obie koncepcje są ze sobą powiązane, lecz interpretowalność skupia się na przejrzystości samego modelu, natomiast wyjaśnialność – na generowaniu objaśnień dla wyników modelu.

Modele interpretowalne

Modele interpretowalne są z natury zrozumiałe. Przykłady to:

• Regresja liniowa: Modele, w których relacja między cechami wejściowymi a wyjściem jest liniowa, dzięki czemu łatwo zinterpretować współczynniki jako wpływ poszczególnych cech.
• Drzewa decyzyjne: Graficzne przedstawienia decyzji, gdzie każdy węzeł reprezentuje cechę, a gałęzie – reguły decyzyjne.
• Systemy oparte na regułach: Systemy wykorzystujące zestaw zrozumiałych dla człowieka reguł do podejmowania decyzji.

Modele te poświęcają część mocy predykcyjnej na rzecz przejrzystości, ale są nieocenione, gdy kluczowa jest wyjaśnialność.

Wyjaśnienia post-hoc

W przypadku złożonych modeli, takich jak głębokie sieci neuronowe, które są mniej interpretowalne, stosuje się wyjaśnienia post-hoc. Techniki te analizują zachowanie modelu po dokonaniu predykcji.

Metody niezależne od modelu (model-agnostic)

Techniki te można zastosować do dowolnego typu modelu bez dostępu do jego wewnętrznej struktury.

Lokalna interpretowalna niezależna od modelu wyjaśnialność (LIME)

LIME to popularna metoda, która wyjaśnia predykcję dowolnego klasyfikatora, aproksymując ją lokalnie przy użyciu interpretowalnego modelu. Dla danej predykcji LIME lekko modyfikuje dane wejściowe i obserwuje zmiany w wyjściu, by określić, które cechy miały największy wpływ na decyzję.

Wyjaśnienia addytywne Shapley (SHAP)

Wartości SHAP opierają się na teorii gier kooperacyjnych i zapewniają zunifikowaną miarę ważności cech. Kwantyfikują wkład każdej cechy do predykcji, biorąc pod uwagę wszystkie możliwe kombinacje cech.

Wyjaśnienia globalne a lokalne

• Wyjaśnienia globalne: Dają ogólny wgląd w zachowanie modelu na wszystkich danych.
• Wyjaśnienia lokalne: Skupiają się na pojedynczej predykcji, objaśniając, dlaczego model podjął konkretną decyzję dla danego przypadku.

Badania nad wyjaśnialnością AI

Wyjaśnialność AI przyciąga coraz większą uwagę w miarę integracji systemów AI z procesami decyzyjnymi ludzi. Oto kilka najnowszych publikacji naukowych poświęconych temu ważnemu zagadnieniu:

1. Explainable AI Improves Task Performance in Human-AI Collaboration (Opublikowano: 2024-06-12)
   Autorzy: Julian Senoner, Simon Schallmoser, Bernhard Kratzwald, Stefan Feuerriegel, Torbjørn Netland
   Praca analizuje wpływ wyjaśnialnej AI na poprawę wydajności zadań podczas współpracy człowieka z AI. Autorzy wskazują, że tradycyjna AI działa jako czarna skrzynka, utrudniając ludziom weryfikację przewidywań AI względem własnej wiedzy. Wprowadzenie wyjaśnialnej AI, zwłaszcza w postaci wizualnych „heatmap”, poprawiło wyniki zadań. Przeprowadzono dwa eksperymenty z pracownikami fabryki i radiologami, wykazując znaczący spadek liczby błędów przy korzystaniu z wyjaśnialnej AI. Badanie to podkreśla potencjał wyjaśnialnej AI w poprawie trafności decyzji w rzeczywistych zadaniach. Czytaj więcej

2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for Us? (Opublikowano: 2021-03-29)
   Autor: Bin Liu
   Praca porusza aktualne kontrowersje wokół możliwości i przyszłości AI. Rozróżnia „słabą AI” i „silną AI”, argumentując, że choć silna AI może być nieosiągalna, słaba AI ma ogromną wartość. Autor analizuje kryteria klasyfikacji badań nad AI i omawia społeczne implikacje obecnych możliwości AI. Publikacja ta dostarcza filozoficznej perspektywy na rolę AI w społeczeństwie. Czytaj więcej

3. Understanding Mental Models of AI through Player-AI Interaction (Opublikowano: 2021-03-30)
   Autorzy: Jennifer Villareale, Jichen Zhu
   Badanie analizuje, jak użytkownicy rozwijają mentalne modele systemów AI poprzez interakcje w grach opartych na AI. Autorzy sugerują, że takie interakcje dostarczają cennego wglądu w ewoluujące modele mentalne użytkowników AI. Przedstawiono studium przypadku, które podkreśla zalety wykorzystania gier do badania wyjaśnialnej AI, sugerując, że takie interakcje mogą zwiększać zrozumienie systemów AI przez użytkowników.

4. From Explainable to Interactive AI: A Literature Review on Current Trends in Human-AI Interaction (Opublikowano: 2024-05-23)
   Autorzy: Muhammad Raees, Inge Meijerink, Ioanna Lykourentzou, Vassilis-Javed Khan, Konstantinos Papangelis
   Przegląd literatury omawiający przejście od wyjaśnialnej AI do interaktywnej AI, podkreślający rolę człowieka w projektowaniu i użytkowaniu systemów AI. Publikacja przegląda aktualne trendy i społeczne obawy dotyczące interakcji człowiek-AI, uwypuklając potrzebę budowy systemów zarówno wyjaśnialnych, jak i interaktywnych. Kompleksowy przegląd stanowi drogowskaz dla dalszych badań w tej dziedzinie.