Hva er forklarbarhet i AI?
Evnen til å forstaa og forklare hvordan AI-systemer treffer beslutninger eller kommer fram til konklusjoner.
Definisjon
Explainability (Forklarbarhet) i AI refererer til evnen til å forstaa, tolke og forklare hvordan AI-systemer treffer beslutninger, hvilke faktorer som påvirker resultater, og hvorfor spesifikke konklusjoner trekkes.
Formål
Forklarbarhet har som mål å bygge tillitt, muliggjøre ansvarlig AI-bruk, sikre etterlevelse av reguleringer og hjelpe brukere å forstå og validere AI-beslutninger.
Funksjon
Forklarbarhet fungerer gjennom teknikker som feature importance, attention maps, LIME/SHAP-analyser og andre metoder som avslører de indre funksjonene til AI-modeller.
Eksempel
En AI som forklarer hvorfor den avviste en lånesøknad ("lav kredittscore og høy gjeld-til-inntekt-ratio"), eller en medisinsk AI som viser hvilke bildefunksjoner som indikerte en diagnose.
Relatert
Forklarbarhet er relatert til interpretable AI, transparens, ansvarlig AI, regulering og etikk i AI-systemer.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om Explainability - Forklarbarhet, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!