Vad är förklarbarhet inom AI?
Förklarbarhet är förmågan att förstå och förklara hur AI-system fattar beslut.
Definition
Förklarbarhet (Explainability) inom AI är graden till vilken människor kan förstå, tolka och förklara hur ett AI-systems fattar sina beslut och kommer fram till sina slutsatser.
Syfte
Förklarbarhet är avgrörande för förtroende, ansvarsskyldighet, felsökning och efterlevnad av regleringar, särskilt i kritiska tillämpningar.
Funktion
Förklarbarhetstekniker använder visualiseringar, funktionsviktningar och naturligt språk för att göra AI-beslut genomsynliga och förståeliga.
Exempel
En lånegodkännande-AI som förklarar att den avslog en ansökan pga låg inkomst och hög skuld-till-inkomst-kvot, med viktning av varje faktor.
Relaterat
Interpretable AI, Black Box Problem, Transparency, Algorithmic Accountability
Vill du veta mer?
Om du är nyfiken på att lära dig mer om Förklarbarhet, kontakta mig på X. Jag älskar att dela idéer, svara på frågor och diskutera nyfikenheter om dessa ämnen, så tveka inte att titta förbi. Vi ses!
Vad är en Tech Lead?
En Tech Lead (TL), eller teknisk ledare, är en roll som intas av en senior...
Vad är Backend för Frontend (BFF)?
Backend för Frontend (BFF) är ett arkitekturparadigm som innebär att skapa...
Vad är en Escape Hatch?
En Escape Hatch är en inbyggd säkerhetsmekanism som gör det möjligt för män...