Explicabilitate

Explicabilitatea AI se referă la capacitatea de a înțelege și interpreta deciziile și predicțiile făcute de sistemele de inteligență artificială (AI). Pe măsură ce algoritmii AI și de învățare automată devin din ce în ce mai complecși, în special odată cu apariția învățării profunde și a rețelelor neuronale, aceștia operează adesea ca „cutii negre”. Aceasta înseamnă că chiar și inginerii și oamenii de știință care dezvoltă aceste modele pot să nu înțeleagă pe deplin cum anumite intrări duc la anumite ieșiri. Explicabilitatea AI urmărește să clarifice aceste procese, făcând sistemele AI mai transparente și rezultatele lor mai ușor de înțeles pentru oameni.

De ce este importantă Explicabilitatea AI?

Încredere și transparență

Pentru ca sistemele AI să fie acceptate și apreciate pe scară largă, mai ales în domenii critice precum sănătatea, finanțele și sistemele juridice, părțile interesate trebuie să înțeleagă cum sunt luate deciziile. Când un algoritm de învățare automată recomandă un tratament medical sau aprobă o cerere de credit, este esențial ca utilizatorii să cunoască raționamentul din spatele acestor decizii, pentru a asigura corectitudinea și pentru a construi încredere.

Cerințe de reglementare

Multe industrii sunt supuse unor cadre de reglementare care impun transparență în procesele de luare a deciziilor. Reglementările pot solicita organizațiilor să ofere explicații pentru deciziile automate, mai ales atunci când acestea au un impact semnificativ asupra indivizilor. Nerespectarea poate duce la repercusiuni legale și la pierderea încrederii consumatorilor.

Identificarea și reducerea prejudecăților

Sistemele AI antrenate pe date părtinitoare pot perpetua și chiar amplifica aceste prejudecăți. Explicabilitatea permite dezvoltatorilor și factorilor de decizie să identifice deciziile nedrepte sau părtinitoare din interiorul modelelor AI. Înțelegând cum sunt luate deciziile, organizațiile pot corecta prejudecățile, asigurând funcționarea corectă a AI-ului pentru diferite categorii demografice.

Îmbunătățirea performanței modelelor

Înțelegerea modului de funcționare internă a modelelor AI permite oamenilor de știință în date să optimizeze performanța acestora. Interpretând ce caracteristici influențează deciziile, pot ajusta modelul, îmbunătăți acuratețea și asigura o bună generalizare pe date noi.

Cum se obține Explicabilitatea AI?

Obținerea explicabilității AI implică o combinație între proiectarea unor modele interpretabile și aplicarea unor tehnici de interpretare a modelelor complexe, post-hoc.

Interpretabilitate vs. Explicabilitate

• Interpretabilitatea se referă la măsura în care o persoană poate înțelege cauza unei decizii luate de un sistem AI.
• Explicabilitatea merge mai departe, oferind o descriere explicită a factorilor și raționamentului care au dus la o decizie.

Deși cele două concepte sunt corelate, interpretabilitatea se concentrează pe transparența modelului în sine, în timp ce explicabilitatea vizează generarea de explicații pentru rezultatul modelului.

Modele interpretabile

Modelele interpretabile sunt inerent ușor de înțeles. Exemple includ:

• Regresia liniară: Modele în care relația dintre caracteristicile de intrare și ieșire este liniară, făcând interpretarea coeficienților ca influență a fiecărei caracteristici directă și simplă.
• Arbori de decizie: Reprezentări vizuale ale deciziilor, unde fiecare nod reprezintă o caracteristică, iar ramurile reprezintă reguli de decizie.
• Sisteme bazate pe reguli: Sisteme care folosesc un set de reguli ușor de înțeles pentru a lua decizii.

Aceste modele sacrifică uneori din puterea predictivă în favoarea transparenței, dar sunt valoroase atunci când explicabilitatea este esențială.

Explicații post-hoc

Pentru modelele complexe precum rețelele neuronale profunde, care sunt mai puțin interpretabile, se folosesc explicații post-hoc. Aceste tehnici analizează comportamentul modelului după ce acesta a făcut o predicție.

Metode independente de model

Aceste metode pot fi aplicate oricărui tip de model, fără a fi nevoie de acces la structura internă a acestuia.

Explicații Locale Independente de Model (LIME)

LIME este o tehnică populară care explică predicția oricărui clasificator prin aproximarea acesteia local cu un model interpretabil. Pentru o predicție dată, LIME modifică ușor datele de intrare și observă schimbările în ieșire pentru a determina care caracteristici influențează cel mai mult decizia.

Explicații Aditive SHapley (SHAP)

Valorile SHAP se bazează pe teoria jocurilor cooperative și oferă o măsură unificată a importanței caracteristicilor. Acestea cuantifică contribuția fiecărei caracteristici la predicție, luând în considerare toate combinațiile posibile de caracteristici.

Explicații globale vs. locale

• Explicații globale: Oferă o înțelegere de ansamblu asupra comportamentului modelului pe toate punctele de date.
• Explicații locale: Se concentrează pe o singură predicție, explicând de ce modelul a luat o anumită decizie pentru un caz individual.

Cercetare în domeniul Explicabilității AI

Explicabilitatea AI a atras o atenție semnificativă pe măsură ce sistemele AI devin tot mai integrate în procesele de luare a deciziilor umane. Iată câteva lucrări științifice recente care abordează acest subiect crucial:

1. Explainable AI Improves Task Performance in Human-AI Collaboration (Publicată: 2024-06-12)
   Autori: Julian Senoner, Simon Schallmoser, Bernhard Kratzwald, Stefan Feuerriegel, Torbjørn Netland
   Această lucrare explorează impactul AI explicabil în îmbunătățirea performanței sarcinilor în colaborarea om-AI. Autorii susțin că AI-ul tradițional funcționează ca o cutie neagră, fiind dificil pentru oameni să valideze predicțiile AI cu propriile cunoștințe. Prin introducerea AI explicabil, în special prin hărți de căldură vizuale, studiul a constatat o îmbunătățire a performanței. Două experimente cu muncitori din fabrici și radiologi au demonstrat o reducere semnificativă a ratei de eroare când s-a folosit AI explicabil. Această cercetare evidențiază potențialul AI explicabil de a îmbunătăți acuratețea deciziilor în sarcini reale. Citește mai mult

2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for Us? (Publicată: 2021-03-29)
   Autor: Bin Liu
   Această lucrare abordează controversele continue privind capacitățile și potențialul viitor al AI. Se diferențiază între “AI slabă” și “AI puternică” și susține că, deși AI puternică este improbabil de atins, AI slabă are o valoare substanțială. Autorul analizează criteriile de clasificare a cercetării AI și discută implicațiile sociale ale capacităților actuale ale AI. Lucrarea oferă o perspectivă filozofică asupra rolului AI în societate. Citește mai mult

3. Understanding Mental Models of AI through Player-AI Interaction (Publicată: 2021-03-30)
   Autori: Jennifer Villareale, Jichen Zhu
   Acest studiu investighează modul în care indivizii dezvoltă modele mentale ale sistemelor AI prin interacțiuni în jocuri bazate pe AI. Autorii propun că aceste interacțiuni oferă perspective valoroase asupra evoluției modelelor mentale ale utilizatorilor de AI. Este prezentat un studiu de caz care evidențiază avantajele utilizării jocurilor pentru studierea AI explicabil, sugerând că astfel de interacțiuni pot îmbunătăți înțelegerea utilizatorilor asupra sistemelor AI.

4. From Explainable to Interactive AI: A Literature Review on Current Trends in Human-AI Interaction (Publicată: 2024-05-23)
   Autori: Muhammad Raees, Inge Meijerink, Ioanna Lykourentzou, Vassilis-Javed Khan, Konstantinos Papangelis
   Această recenzie de literatură analizează tranziția de la AI explicabil la AI interactiv, subliniind importanța implicării umane în dezvoltarea și operarea sistemelor AI. Lucrarea trece în revistă tendințele actuale și preocupările sociale privind interacțiunea om-AI, evidențiind necesitatea unor sisteme AI care să fie atât explicabile, cât și interactive. Această analiză cuprinzătoare oferă o direcție pentru cercetări viitoare în domeniu.