Uitlegbare AI

Uitlegbare AI wordt in het Engels aangeduid met eXplainable AI. Bij eXplainable AI of XAI leggen de ontwikkelaars van het model de doelen van het algoritme uit en ook de modellen en trainingsgegevens. Het gebruik van gegevens voor het trainen van een algoritme heet – pas het model aan de gegevens aan.

De meeste AI-systemen hebben invoergegevens en uitvoergegevens die we kunnen onderzoeken, maar het is niet duidelijk wat er in de doos gebeurt. En als je de doelen van het algoritme niet kent, is het moeilijk om de prestaties te meten.

Nog een stap verder is Self eXplainable AI of SXAI. In dat geval legt het algoritme zelf uit welke doelen het beoogt te bereiken. Door AI uitlegbaar te maken, kunnen gebruikers en belanghebbenden ook mogelijke vooroordelen, discriminatie, onethisch gedrag of andere problemen identificeren die in de AI-systemen kunnen zitten en deze verbeteren of aanpakken. Het stimuleert transparantie, verantwoordelijkheid en ethiek bij het ontwerpen en inzetten van kunstmatige intelligentie.

XAI, ofwel Explainable Artificial Intelligence, heeft verschillende voordelen. Deze omvatten:

1. Verhoogd vertrouwen: XAI biedt inzicht in hoe AI-systemen tot hun beslissingen komen, waardoor gebruikers deze beslissingen beter kunnen begrijpen en vertrouwen kunnen opbouwen in de output van het systeem.
2. Verantwoordelijkheid en ethiek: Met XAI kunnen AI-gebruikers de besluitvormingsprocessen van AI-systemen verantwoorden en evalueren. Dit is vooral belangrijk voor juridische, ethische en morele kwesties waarbij transparantie en verantwoordingsplicht essentieel zijn.
3. Foutdetectie en -correctie: Dankzij de uitlegbaarheid van XAI kunnen gebruikers inzicht krijgen in de redeneringen en aannames die AI-systemen maken. Dit maakt het mogelijk om fouten en vooringenomenheden te identificeren en te corrigeren, wat de betrouwbaarheid en prestaties van het systeem kan verbeteren.
4. Onderwijs en training: XAI kan waardevol zijn voor educatieve doeleinden, omdat het gebruikers in staat stelt om complexe AI-algoritmen te begrijpen en te leren. Hierdoor kunnen mensen meer inzicht krijgen in de werking van AI en beter worden in het toepassen ervan.
5. Regelgeving en compliance: XAI kan helpen bij het naleven van wet- en regelgeving, vooral in gevoelige sectoren zoals gezondheidszorg en financiën. Door transparantie en uitlegbaarheid kan XAI-technologie helpen bij het identificeren en vermijden van vooringenomenheid, discriminatie en andere problemen die zich kunnen voordoen bij AI-toepassingen.

In het algemeen draagt XAI bij aan een hoger niveau van begrip, vertrouwen en verantwoordelijkheid in AI-systemen, waardoor ze nuttiger en veiliger worden voor gebruikers en de maatschappij als geheel.