O que é Explicabilidade em IA?
A capacidade de sistemas de IA fornecerem explicações compreensíveis sobre suas decisões e processos de raciocínio.
Definição
Explicabilidade refere-se à capacidade de sistemas de inteligência artificial fornecerem explicações claras, compreensíveis e significativas sobre como chegaram a decisões específicas, tornando processos de raciocínio transparentes para usuários humanos.
Propósito
A Explicabilidade visa construir confiança em sistemas de IA, permitir auditoria e depuração, cumprir requisitos regulamentares e capacitar usuários a compreender e validar decisões automatizadas.
Funcionamento
A Explicabilidade funciona através de técnicas como mapas de atenção, análise de importância de características, geração de explicações em linguagem natural e visualizações que revelam quais fatores influenciaram decisões da IA.
Exemplo
Um sistema de aprovação de empréstimos que não apenas decide aprovar ou negar, mas explica que "a decisão foi baseada principalmente na pontuação de crédito (70%) e histórico de emprego (20%), com renda tendo menor impacto (10%)".
Relacionado
Relacionado com IA Interpretável, Transparência, Auditabilidade, Confiança em IA e Conformidade Regulatória em Sistemas de IA.
Quer saber mais?
Se você está curioso para saber mais sobre Explicabilidade, entre em contato comigo no X. Eu adoro compartilhar ideias, responder perguntas e discutir curiosidades sobre esses temas, então não hesite em dar uma passada. Até mais!
O que é Dual Track?
Uma abordagem de gerenciamento de projetos que combina a natureza iterativa...
O que é um wireframe?
Um wireframe é uma representação visual, geralmente em escala de cinza, que...
O que é uma Context Window?
Uma Context Window ou Janela de Contexto é a quantidade limitada de texto (...