Η εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη είναι μια από εκείνες τις φράσεις που ακούγονται κομψές στο δείπνο και γίνονται απολύτως ζωτικής σημασίας τη στιγμή που ένας αλγόριθμος ωθεί μια ιατρική διάγνωση, εγκρίνει ένα δάνειο ή επισημαίνει μια αποστολή. Αν έχετε σκεφτεί ποτέ, εντάξει, αλλά γιατί το έκανε αυτό το μοντέλο... βρίσκεστε ήδη στο πεδίο της εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης. Ας αναλύσουμε την ιδέα με απλή γλώσσα - χωρίς μαγεία, μόνο μεθόδους, συμβιβασμούς και μερικές σκληρές αλήθειες.
Άρθρα που ίσως σας ενδιαφέρουν μετά από αυτό:
🔗 Τι είναι η προκατάληψη της Τεχνητής Νοημοσύνης;
Κατανοήστε την προκατάληψη της Τεχνητής Νοημοσύνης, τις πηγές της, τις επιπτώσεις της και τις στρατηγικές μετριασμού της.
🔗 Τι είναι η προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη;
Εξερευνήστε την προγνωστική τεχνητή νοημοσύνη, τις κοινές χρήσεις, τα οφέλη και τους πρακτικούς περιορισμούς.
🔗 Τι είναι η Τεχνητή Νοημοσύνη ενός ανθρωποειδούς ρομπότ;
Μάθετε πώς η Τεχνητή Νοημοσύνη τροφοδοτεί ανθρωποειδή ρομπότ, δυνατότητες, παραδείγματα και προκλήσεις.
🔗 Τι είναι ένας εκπαιδευτής Τεχνητής Νοημοσύνης;
Ανακαλύψτε τι κάνουν οι εκπαιδευτές Τεχνητής Νοημοσύνης, τις απαιτούμενες δεξιότητες και τις επαγγελματικές τους πορείες.
Τι σημαίνει στην πραγματικότητα η Εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη (Explainable AI)
Η εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη (TN) είναι η πρακτική του σχεδιασμού και της χρήσης συστημάτων ΤΝ, έτσι ώστε τα αποτελέσματά τους να μπορούν να γίνουν κατανοητά από τους ανθρώπους - τα συγκεκριμένα άτομα που επηρεάζονται ή είναι υπεύθυνα για τις αποφάσεις, όχι μόνο από μαθηματικούς μάγους. Το NIST το αναλύει σε τέσσερις αρχές: παροχή εξήγησης ουσιαστική χρήση της για το κοινό, διασφάλιση της ακρίβειας της εξήγησης (πιστή στο μοντέλο) και σεβασμός των ορίων γνώσης (μην υπερεκτιμάτε τι γνωρίζει το σύστημα) [1].
Μια σύντομη ιστορική αναδρομή: οι τομείς που είναι κρίσιμοι για την ασφάλεια προχώρησαν νωρίς σε αυτό, στοχεύοντας σε μοντέλα που παραμένουν ακριβή αλλά και αρκετά ερμηνεύσιμα ώστε να εμπιστεύονται «εν κινήσει». Το αστέρι του Βορρά δεν έχει αλλάξει - αξιοποιήσιμες εξηγήσεις χωρίς να καταστρέψει την απόδοση.
Γιατί η Εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη έχει μεγαλύτερη σημασία από όσο νομίζετε 💡
-
Εμπιστοσύνη και υιοθέτηση - Οι άνθρωποι αποδέχονται συστήματα για τα οποία μπορούν να υποβάλλουν ερωτήματα, να θέτουν υπό αμφισβήτηση και να διορθώνουν.
-
Κίνδυνος και ασφάλεια - Εξηγήσεις των τρόπων αστοχίας της επιφάνειας προτού σας εκπλήξουν σε κλίμακα.
-
Ρυθμιστικές προσδοκίες - Στην ΕΕ, ο νόμος για την τεχνητή νοημοσύνη ορίζει σαφή καθήκοντα διαφάνειας - π.χ., ενημερώνοντας τους ανθρώπους πότε αλληλεπιδρούν με την τεχνητή νοημοσύνη σε ορισμένα πλαίσια και επισημαίνοντας κατάλληλα το περιεχόμενο που δημιουργείται ή χειραγωγείται από την τεχνητή νοημοσύνη [2].
Ας είμαστε ειλικρινείς - οι πανέμορφοι πίνακες ελέγχου δεν είναι εξηγήσεις. Μια καλή εξήγηση βοηθάει κάποιον να αποφασίσει τι θα κάνει στη συνέχεια.
Τι κάνει την Τεχνητή Νοημοσύνη Explainable χρήσιμη ✅
Όταν αξιολογείτε οποιαδήποτε μέθοδο XAI, ζητήστε:
-
Πιστότητα - Η εξήγηση αντικατοπτρίζει τη συμπεριφορά του μοντέλου ή απλώς αφηγείται μια παρήγορη ιστορία;
-
Χρησιμότητα για το κοινό - Οι επιστήμονες δεδομένων θέλουν διαβαθμίσεις. Οι κλινικοί γιατροί θέλουν αντιπαραδείγματα ή κανόνες. Οι πελάτες θέλουν απλούς λόγους καθώς και επόμενα βήματα.
-
Σταθερότητα - Οι μικροσκοπικές αλλαγές εισόδου δεν θα πρέπει να αλλάξουν την ιστορία από το Α στο Ω.
-
Δυνατότητα δράσης - Εάν το αποτέλεσμα είναι ανεπιθύμητο, τι θα μπορούσε να έχει αλλάξει;
-
Ειλικρίνεια σχετικά με την αβεβαιότητα - Οι εξηγήσεις πρέπει να αποκαλύπτουν τα όρια, όχι να τα επικαλύπτουν.
-
Σαφήνεια πεδίου εφαρμογής - Πρόκειται για μια τοπική εξήγηση για μία πρόβλεψη ή για μια συνολική άποψη της συμπεριφοράς του μοντέλου;
Αν θυμάστε μόνο ένα πράγμα: μια χρήσιμη εξήγηση αλλάζει την απόφαση κάποιου, όχι μόνο τη διάθεσή του.
Βασικές έννοιες που θα ακούσετε πολύ 🧩
-
Ερμηνευσιμότητα έναντι εξηγησιμότητας - Ερμηνευσιμότητα: το μοντέλο είναι αρκετά απλό για να το διαβάσετε (π.χ., ένα μικρό δέντρο). Εξηγησιμότητα: προσθέστε μια μέθοδο από πάνω για να κάνετε ένα σύνθετο μοντέλο ευανάγνωστο.
-
Τοπικό έναντι παγκόσμιου - Το τοπικό εξηγεί μία απόφαση, ενώ το παγκόσμιο συνοψίζει τη συνολική συμπεριφορά.
-
Post-hoc vs intrinsic - Το post-hoc εξηγεί ένα εκπαιδευμένο μαύρο κουτί. Το intrinsic χρησιμοποιεί εγγενώς ερμηνεύσιμα μοντέλα.
Ναι, αυτές οι γραμμές θολώνουν. Δεν πειράζει. Η γλώσσα εξελίσσεται, το μητρώο κινδύνου σας όχι.
Δημοφιλείς μέθοδοι τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να εξηγηθούν - η περιήγηση 🎡
Ορίστε μια συναρπαστική ξενάγηση, με την ατμόσφαιρα ηχητικού οδηγού μουσείου, αλλά μικρότερη.
1) Προσθετικές αποδόσεις χαρακτηριστικών
-
SHAP - Αναθέτει σε κάθε χαρακτηριστικό μια συμβολή σε μια συγκεκριμένη πρόβλεψη μέσω ιδεών θεωρίας παιγνίων. Αγαπήθηκε για τις σαφείς προσθετικές εξηγήσεις και την ενοποιητική άποψη μεταξύ των μοντέλων [3].
2) Τοπικά μοντέλα υποκατάστασης
-
LIME - Εκπαιδεύει ένα απλό, τοπικό μοντέλο γύρω από την περίπτωση που πρόκειται να εξηγηθεί. Γρήγορες, ευανάγνωστες από τον άνθρωπο περιλήψεις των χαρακτηριστικών που είχαν σημασία σε κοντινή απόσταση. Ιδανικό για επιδείξεις, χρήσιμο για σταθερότητα κατά την προπόνηση-παρακολούθηση [4].
3) Μέθοδοι που βασίζονται σε διαβάθμιση για βαθιά δίκτυα
-
Ολοκληρωμένες διαβαθμίσεις - Αποδίδει σημασία ενσωματώνοντας διαβαθμίσεις από μια γραμμή βάσης στην είσοδο. Χρησιμοποιείται συχνά για όραση και κείμενο. Λογικά αξιώματα. Απαιτείται προσοχή με τις γραμμές βάσης και τον θόρυβο [1].
4) Εξηγήσεις βασισμένες σε παραδείγματα
-
Αντιπαραδείγματα - «Ποια ελάχιστη αλλαγή θα είχε αλλάξει το αποτέλεσμα;» Ιδανικό για τη λήψη αποφάσεων επειδή είναι φυσικά εφαρμόσιμο - κάντε Χ για να πάρετε Υ [1].
5) Πρωτότυπα, κανόνες και μερική εξάρτηση
-
Τα πρωτότυπα παρουσιάζουν αντιπροσωπευτικά παραδείγματα. Οι κανόνες καταγράφουν μοτίβα όπως εάν εισόδημα > X και ιστορικό = καθαρό, τότε εγκρίνεται . Η μερική εξάρτηση δείχνει τη μέση επίδραση ενός χαρακτηριστικού σε ένα εύρος. Απλές ιδέες, συχνά υποτιμημένες.
6) Για γλωσσικά μοντέλα
-
Αποδόσεις Token/spans, ανακτημένα παραδείγματα και δομημένες αιτιολογήσεις. Χρήσιμο, με τη συνήθη προειδοποίηση: οι εύστοχοι χάρτες θερμότητας δεν εγγυώνται αιτιώδη συλλογισμό [5].
Μια γρήγορη (σύνθετη) υπόθεση από το πεδίο 🧪
Ένας μεσαίου μεγέθους δανειστής παρουσιάζει ένα μοντέλο ενισχυμένο με κλίση για τις πιστωτικές αποφάσεις. Το τοπικό SHAP βοηθά τους πράκτορες να εξηγήσουν ένα αρνητικό αποτέλεσμα («Ο λόγος χρέους προς εισόδημα και η πρόσφατη αξιοποίηση της πίστωσης ήταν οι βασικοί παράγοντες.») [3]. Ένα αντιπαράδειγμα υποδηλώνει εφικτή προσφυγή («Μειώστε την ανακυκλούμενη αξιοποίηση κατά ~10% ή προσθέστε 1.500 £ σε επαληθευμένες καταθέσεις για να αλλάξετε την απόφαση.») [1]. Εσωτερικά, η ομάδα εκτελεί δοκιμές τυχαιοποίησης σε οπτικά στοιχεία τύπου προβολής που χρησιμοποιούν στη διασφάλιση ποιότητας για να διασφαλίσει ότι τα σημαντικότερα σημεία δεν είναι απλώς μεταμφιεσμένοι ανιχνευτές ακμών [5]. Ίδιο μοντέλο, διαφορετικές εξηγήσεις για διαφορετικά κοινά - πελάτες, λειτουργούς και ελεγκτές.
Το αμήχανο κομμάτι: οι εξηγήσεις μπορεί να παραπλανήσουν 🙃
Ορισμένες μέθοδοι εξειδίκευσης φαίνονται πειστικές ακόμη και όταν δεν συνδέονται με το εκπαιδευμένο μοντέλο ή τα δεδομένα. Οι έλεγχοι ορθότητας έδειξαν ότι ορισμένες τεχνικές μπορεί να αποτύχουν σε βασικές δοκιμές, δίνοντας μια ψευδή αίσθηση κατανόησης. Μετάφραση: οι όμορφες εικόνες μπορεί να είναι καθαρό θέατρο. Ενσωματώστε δοκιμές επικύρωσης για τις μεθόδους εξήγησής σας [5].
Επίσης, αραιό ≠ ειλικρινές. Ένας λόγος μιας πρότασης μπορεί να κρύβει μεγάλες αλληλεπιδράσεις. Μικρές αντιφάσεις σε μια εξήγηση μπορούν να σηματοδοτούν πραγματική αβεβαιότητα μοντέλου - ή απλώς θόρυβο. Η δουλειά σας είναι να διακρίνετε ποιο είναι ποιο.
Διακυβέρνηση, πολιτική και ο αυξανόμενος πήχης για διαφάνεια 🏛️
Οι υπεύθυνοι χάραξης πολιτικής αναμένουν διαφάνεια κατάλληλη για το εκάστοτε πλαίσιο. Στην ΕΕ , ο νόμος για την τεχνητή νοημοσύνη καθορίζει υποχρεώσεις όπως η ενημέρωση των ανθρώπων όταν αλληλεπιδρούν με την τεχνητή νοημοσύνη σε συγκεκριμένες περιπτώσεις και η επισήμανση περιεχομένου που δημιουργείται ή χειραγωγείται από την τεχνητή νοημοσύνη με κατάλληλες ειδοποιήσεις και τεχνικά μέσα, με την επιφύλαξη εξαιρέσεων (π.χ. νόμιμες χρήσεις ή προστατευόμενη έκφραση) [2]. Από την πλευρά της μηχανικής, το NIST παρέχει καθοδήγηση προσανατολισμένη σε αρχές για να βοηθήσει τις ομάδες να σχεδιάσουν εξηγήσεις που οι άνθρωποι μπορούν πραγματικά να χρησιμοποιήσουν [1].
Πώς να επιλέξετε μια εξηγήσιμη προσέγγιση τεχνητής νοημοσύνης - ένας γρήγορος χάρτης 🗺️
-
Ξεκινήστε από την απόφαση - Ποιος χρειάζεται την εξήγηση και για ποια ενέργεια;
-
Αντιστοιχίστε τη μέθοδο με το μοντέλο και το μέσο
-
Μέθοδοι διαβάθμισης για βαθιά δίκτυα στην όραση ή στο NLP [1].
-
SHAP ή LIME για μοντέλα σε μορφή πίνακα όταν χρειάζεστε αποδόσεις χαρακτηριστικών [3][4].
-
Αντιπαραδείγματα για την αποκατάσταση που απευθύνεται στον πελάτη και τις προσφυγές [1].
-
-
Ορισμός πυλών ποιότητας - Έλεγχοι πιστότητας, δοκιμές σταθερότητας και αξιολογήσεις ανθρώπινης λειτουργίας [5].
-
Σχεδιασμός κλίμακας - Οι εξηγήσεις θα πρέπει να είναι καταγραφόμενες, ελέγξιμες και ελεγξιμες.
-
Όρια καταγραφής - Καμία μέθοδος δεν είναι τέλεια. Καταγράψτε γνωστούς τρόπους αστοχίας.
Μια μικρή παρατήρηση - αν δεν μπορείτε να δοκιμάσετε εξηγήσεις με τον ίδιο τρόπο που δοκιμάζετε μοντέλα, μπορεί να μην έχετε εξηγήσεις, μόνο δονήσεις.
Συγκριτικός πίνακας - κοινές επιλογές Επεξηγήσιμης Τεχνητής Νοημοσύνης 🧮
Ελαφρώς ιδιόρρυθμο επίτηδες· η πραγματική ζωή είναι ακατάστατη.
| Εργαλείο / Μέθοδος | Καλύτερο κοινό | Τιμή | Γιατί λειτουργεί για αυτούς |
|---|---|---|---|
| ΣΧΑΠ | Επιστήμονες δεδομένων, ελεγκτές | Δωρεάν/ανοιχτή | Προσθετικές αποδόσεις - συνεπείς, συγκρίσιμες [3]. |
| ΑΣΒΕΣΤΟΣ | Ομάδες προϊόντων, αναλυτές | Δωρεάν/ανοιχτή | Γρήγορα τοπικά υποκατάστατα· εύκολα στο grok· μερικές φορές θορυβώδη [4]. |
| Ολοκληρωμένες διαβαθμίσεις | Μηχανικοί Μηχανικής Μάθησης σε βαθιά δίκτυα | Δωρεάν/ανοιχτή | Αποδόσεις που βασίζονται σε διαβάθμιση με λογικά αξιώματα [1]. |
| Αντιπαραδείγματα | Τελικοί χρήστες, συμμόρφωση, λειτουργίες | Μικτός | Απαντά άμεσα σε τι πρέπει να αλλάξει· εξαιρετικά εφαρμόσιμο [1]. |
| Λίστες κανόνων / Δέντρα | Ιδιοκτήτες κινδύνου, διαχειριστές | Δωρεάν/ανοιχτή | Εγγενής ερμηνευσιμότητα· συνολικές περιλήψεις. |
| Μερική εξάρτηση | Προγραμματιστές μοντέλων, Ελέγχος Ποιότητας (QA) | Δωρεάν/ανοιχτή | Οπτικοποιεί τα μέσα αποτελέσματα σε όλα τα εύρη. |
| Πρωτότυπα & υποδείγματα | Σχεδιαστές, κριτικοί | Δωρεάν/ανοιχτή | Συγκεκριμένα, φιλικά προς τον άνθρωπο παραδείγματα· σχετικά. |
| Πλατφόρμες εργαλείων | Ομάδες πλατφόρμας, διακυβέρνηση | Εμπορικός | Παρακολούθηση + εξήγηση + έλεγχος σε ένα μέρος. |
Ναι, τα κύτταρα είναι ανομοιόμορφα. Αυτή είναι η ζωή.
Μια απλή ροή εργασίας για εξηγήσιμη τεχνητή νοημοσύνη στην παραγωγή 🛠️
Βήμα 1 - Ορίστε την ερώτηση.
Αποφασίστε τίνος οι ανάγκες έχουν μεγαλύτερη σημασία. Η δυνατότητα επεξήγησης για έναν επιστήμονα δεδομένων δεν είναι η ίδια με μια επιστολή έκκλησης για έναν πελάτη.
Βήμα 2 - Επιλέξτε τη μέθοδο με βάση τα συμφραζόμενα.
-
Μοντέλο κινδύνου σε μορφή πίνακα για δάνεια - ξεκινήστε με SHAP για τοπικά και παγκόσμια δεδομένα· προσθέστε αντιπαραδείγματα για προσφυγή [3][1].
-
Ταξινομητής όρασης - χρησιμοποιήστε Ολοκληρωμένες Διαβαθμίσεις ή παρόμοια. προσθέστε ελέγχους λογικής για να αποφύγετε τις παγίδες της εξέχουσας θέσης [1][5].
Βήμα 3 - Επικύρωση εξηγήσεων.
Πραγματοποιήστε δοκιμές συνέπειας των εξηγήσεων. Διαταράξτε τα δεδομένα εισόδου. Ελέγξτε ότι τα σημαντικά χαρακτηριστικά ταιριάζουν με τη γνώση του τομέα. Εάν τα κορυφαία χαρακτηριστικά σας παρουσιάζουν απότομες αλλαγές σε κάθε επανεκπαίδευση, κάντε παύση.
Βήμα 4 - Κάντε τις εξηγήσεις εύχρηστες.
Απλοποιήστε τους λόγους μαζί με τα γραφήματα. Συμπεριλάβετε τις επόμενες βέλτιστες ενέργειες. Προσφέρετε συνδέσμους για την αμφισβήτηση των αποτελεσμάτων όπου είναι απαραίτητο - αυτό ακριβώς επιδιώκουν να υποστηρίξουν οι κανόνες διαφάνειας [2].
Βήμα 5 - Παρακολούθηση και καταγραφή.
Παρακολούθηση της σταθερότητας των εξηγήσεων με την πάροδο του χρόνου. Οι παραπλανητικές εξηγήσεις αποτελούν ένδειξη κινδύνου και όχι κάποιο αισθητικό σφάλμα.
Εμβάθυνση 1: Τοπικές έναντι παγκόσμιων εξηγήσεων στην πράξη 🔍
-
Το Local βοηθά ένα άτομο να κατανοήσει γιατί του έλαβε αυτή την απόφαση - κάτι που είναι κρίσιμο σε ευαίσθητα περιβάλλοντα.
-
Το Global βοηθά την ομάδα σας να διασφαλίσει ότι η μαθησιακή συμπεριφορά του μοντέλου ευθυγραμμίζεται με την πολιτική και τη γνώση του τομέα.
Κάντε και τα δύο. Μπορείτε να ξεκινήσετε τοπικά για λειτουργίες παροχής υπηρεσιών και, στη συνέχεια, να προσθέσετε καθολική παρακολούθηση για έλεγχο απόκλισης και δικαιοσύνης.
Εμβάθυνση 2: Αντιπαραδείγματα για προσφυγή και έφεση 🔄
Οι άνθρωποι θέλουν να γνωρίζουν την ελάχιστη αλλαγή για να επιτύχουν ένα καλύτερο αποτέλεσμα. Οι εξηγήσεις με βάση τα αντιπαράδειγμα κάνουν ακριβώς αυτό - αλλάζουν αυτούς τους συγκεκριμένους παράγοντες και το αποτέλεσμα αντιστρέφεται [1]. Προσοχή: τα αντιπαράδειγμα πρέπει να σέβονται την εφικτότητα και την αμεροληψία . Το να πεις σε κάποιον να αλλάξει ένα αμετάβλητο χαρακτηριστικό δεν είναι σχέδιο, είναι μια κόκκινη σημαία.
Βαθιά βουτιά 3: Σημαντικότητα ελέγχου της ψυχικής υγείας 🧪
Εάν χρησιμοποιείτε χάρτες ή διαβαθμίσεις σημαντικότητας, εκτελέστε ελέγχους λογικής. Ορισμένες τεχνικές παράγουν σχεδόν πανομοιότυπους χάρτες ακόμη και όταν τυχαιοποιείτε τις παραμέτρους του μοντέλου - που σημαίνει ότι μπορεί να επισημαίνουν ακμές και υφές, όχι δεδομένα που έχουν μαθευτεί. Υπέροχοι θερμικοί χάρτες, παραπλανητική ιστορία. Ενσωματώστε αυτοματοποιημένους ελέγχους στο CI/CD [5].
Συχνές ερωτήσεις που προκύπτουν σε κάθε συνάντηση 🤓
Ε: Είναι η Εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη το ίδιο με τη δικαιοσύνη;
Α: Όχι. Οι εξηγήσεις σας βοηθούν να δείτε τη συμπεριφορά. Η δικαιοσύνη είναι μια ιδιότητα που πρέπει να δοκιμάσετε και να επιβάλετε . Σχετική, όχι ταυτόσημη.
Ε: Είναι τα απλούστερα μοντέλα πάντα καλύτερα;
Α: Μερικές φορές. Αλλά το απλό και το λάθος εξακολουθεί να είναι λάθος. Επιλέξτε το απλούστερο μοντέλο που πληροί τις απαιτήσεις απόδοσης και διακυβέρνησης.
Ε: Θα διαρρεύσουν οι εξηγήσεις ΠΝ;
Α: Μπορούν. Βαθμονομήστε τις λεπτομέρειες ανά κοινό και κίνδυνο. Καταγράψτε τι αποκαλύπτετε και γιατί.
Ε: Μπορούμε απλώς να δείξουμε τη σημασία των χαρακτηριστικών και να το ονομάσουμε ολοκληρωμένο;
Α: Όχι ακριβώς. Οι γραμμές σημασίας χωρίς συμφραζόμενα ή προσφυγή είναι διακοσμητικές.
Πολύ μεγάλο, δεν διάβασα την έκδοση και τελικές παρατηρήσεις 🌯
Η εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) είναι ο κλάδος που κάνει τη συμπεριφορά του μοντέλου κατανοητή και χρήσιμη στους ανθρώπους που βασίζονται σε αυτήν. Οι καλύτερες εξηγήσεις έχουν πιστότητα, σταθερότητα και ένα σαφές κοινό. Μέθοδοι όπως το SHAP, το LIME, οι ολοκληρωμένες διαβαθμίσεις και τα αντιπαραδείγματα έχουν η καθεμία πλεονεκτήματα - χρησιμοποιήστε τα σκόπιμα, δοκιμάστε τα αυστηρά και παρουσιάστε τα σε γλώσσα με την οποία οι άνθρωποι μπορούν να ενεργήσουν. Και να θυμάστε, τα κομψά γραφικά μπορεί να είναι θεατρικά. Απαιτήστε αποδεικτικά στοιχεία που οι εξηγήσεις σας αντικατοπτρίζουν την πραγματική συμπεριφορά του μοντέλου. Ενσωματώστε την εξηγησιμότητα στον κύκλο ζωής του μοντέλου σας - δεν είναι ένα γυαλιστερό πρόσθετο, είναι μέρος του τρόπου με τον οποίο τα διαχειρίζεστε υπεύθυνα.
Ειλικρινά, είναι σαν να δίνεις φωνή στο μοντέλο σου. Άλλοτε μουρμουρίζει, άλλοτε υπερεξηγεί, άλλοτε λέει ακριβώς αυτό που χρειαζόσουν να ακούσεις. Η δουλειά σου είναι να το βοηθήσεις να πει το σωστό, στο σωστό άτομο, τη σωστή στιγμή. Και πρόσθεσε μια-δυο καλές ταμπέλες. 🎯
Αναφορές
[1] NIST IR 8312 - Τέσσερις Αρχές Εξηγήσιμης Τεχνητής Νοημοσύνης . Εθνικό Ινστιτούτο Προτύπων και Τεχνολογίας. διαβάστε περισσότερα
[2] Κανονισμός (ΕΕ) 2024/1689 - Νόμος για την Τεχνητή Νοημοσύνη (Επίσημη Εφημερίδα/EUR-Lex) . διαβάστε περισσότερα
[3] Lundberg & Lee (2017) - «Μια ενοποιημένη προσέγγιση για την ερμηνεία των προβλέψεων μοντέλων». arXiv. διαβάστε περισσότερα
[4] Ribeiro, Singh & Guestrin (2016) - «Γιατί να σε εμπιστευτώ;» Εξηγώντας τις προβλέψεις οποιουδήποτε ταξινομητή. arXiv. διαβάστε περισσότερα
[5] Adebayo et al. (2018) - «Έλεγχοι ορθότητας για χάρτες προβολής». NeurIPS (έντυπο PDF). διαβάστε περισσότερα