XAI significa “Inteligência Artificial Explicável”. Refere-se ao desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e outros sistemas de inteligência artificial capazes de fornecer explicações claras de seus processos de tomada de decisão para humanos. O objetivo do XAI é melhorar a transparência, responsabilidade e interpretabilidade dos sistemas de IA, o que pode ajudar a aumentar a confiança em seu uso e evitar consequências ou vieses não intencionais. O XAI está se tornando cada vez mais importante à medida que as tecnologias de IA são integradas a processos de tomada de decisão mais críticos em áreas como saúde, finanças e direito.
A Inteligência Artificial Explicável (XAI) é um subcampo da inteligência artificial que visa criar algoritmos e modelos mais transparentes e interpretáveis para usuários humanos. O objetivo do XAI é tornar mais fácil para os usuários entender como o algoritmo ou modelo toma decisões, como chegou a uma determinada saída e quais fatores influenciaram a decisão.
XAI é importante por várias razões. Uma das principais razões é que muitas aplicações de IA, como as de saúde, finanças e direito, têm consequências significativas no mundo real. À medida que os sistemas de IA se tornam mais integrados aos processos de tomada de decisão, é essencial garantir que esses sistemas sejam confiáveis, imparciais e responsáveis. O XAI pode ajudar a atingir esses objetivos aumentando a transparência e a interpretabilidade dos sistemas de IA, permitindo que os usuários entendam como uma decisão específica foi tomada e identifiquem possíveis bias ou erros.
Outra razão para a importância do XAI é que ele pode melhorar a usabilidade dos sistemas de IA. Quando os usuários entendem como um sistema de IA funciona, é mais provável que confiem nele e o usem com eficiência. O XAI também pode ajudar a identificar áreas em que um sistema de IA pode ser aprimorado, seja por meio de alterações nos algoritmos subjacentes ou por meio de melhorias nos dados usados para treinar o sistema.
Várias técnicas e métodos foram desenvolvidos para habilitar o XAI, incluindo métodos agnósticos de modelo, como LIME e SHAP, e métodos específicos de modelo, como árvores de decisão, modelos baseados em regras e técnicas de interpretabilidade de rede neural. Esses métodos fornecem diferentes níveis de interpretabilidade e podem ser usados para diferentes tipos de modelos e dados.
Aqui está um exemplo para ajudar a ilustrar o conceito de XAI: Transações de cartão de crédito fraudulentas
Suponha que uma empresa crie um modelo de aprendizado de máquina para ajudar a identificar transações de cartão de crédito fraudulentas. O modelo considera vários pontos de dados relacionados a cada transação, como valor, local e tipo de compra, e faz uma previsão sobre a probabilidade de a transação ser fraudulenta ou não.
Se o modelo identificar uma transação como potencialmente fraudulenta, a empresa pode precisar tomar medidas para impedir que a transação seja concluída, como entrar em contato com o cliente ou bloquear a transação imediatamente. No entanto, a empresa também precisa ser capaz de explicar ao cliente ou a outras partes interessadas por que a transação foi sinalizada como potencialmente fraudulenta, a fim de criar confiança no modelo e garantir que decisões corretas sejam tomadas.
É aqui que entra o XAI. As técnicas de XAI podem ser usadas para fornecer uma visão mais transparente e interpretável do processo de tomada de decisão do modelo de aprendizado de máquina. Por exemplo, a empresa pode usar uma técnica como árvores de decisão para mostrar os pontos de dados específicos que levaram à previsão do modelo ou gerar uma explicação em linguagem natural que destaque os fatores mais importantes.
Ao fornecer esse nível de transparência e interpretabilidade, o XAI pode ajudar a empresa a criar confiança em seu modelo de aprendizado de máquina, identificar possíveis vieses ou erros no modelo e, por fim, melhorar a precisão e a eficácia do sistema.
Em resumo, o XAI é um campo essencial da IA que visa criar sistemas mais interpretáveis, confiáveis e responsáveis. O uso crescente de IA em processos críticos de tomada de decisão torna imperativo garantir que esses sistemas sejam transparentes e compreensíveis para usuários humanos. O XAI pode ajudar a atingir esse objetivo, fornecendo aos usuários explicações claras e concisas sobre como um sistema de IA funciona e como chegou a uma decisão específica.
Referência:
Jacovi, A., Marasović, A., Miller, T., & Goldberg, Y. (2021, March). Formalizing trust in artificial intelligence: Prerequisites, causes and goals of human trust in AI. In Proceedings of the 2021 ACM conference on fairness, accountability, and transparency (pp. 624-635).
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