Hvad er forklarbarhed i AI?
AI-systemers evne til at gøre deres beslutningsprocesser og ræsonnementer forståelige og gennemskuelige for mennesker.
Definition
Forklarbarhed (Explainability) er AI-systemers evne til at gøre deres beslutningsprocesser, ræsonnementer og konklusioner forståelige og gennemskuelige for mennesker.
Formål
Forklarbarhed har til formål at skabe tillid til AI-systemer ved at lade brugere forstå hvorfor og hvordan systemet når frem til sine beslutninger og resultater.
Funktion
Forklarbarhed fungerer gennem teknikker som attention maps, feature importance, decision trees og andre metoder, der viser hvilke faktorer der påvirker AI'ens output.
Eksempel
En AI-model til lånegodkendelse skal kunne forklare præcis hvilke faktorer (indkomst, kredithistorik, etc.) der førte til afslag eller godkendelse af lånet.
Relateret
Forklarbarhed er relateret til AI transparency, interpretability og responsible AI praksis.
Vil du vide mere?
Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Explainability - Forklarbarhed, så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!
Hvad er en Team Leader?
Team Leader er den rolle, der fungerer som bro mellem ledelsen og teammedle...
Hvad er Business Agility?
Business Agility, eller Corporate Agility, refererer til en organisations e...
Hvad er en Feature Flag?
Feature Flags, også kendt som Feature Toggles, er en teknik, der gør det mu...