Um dos grandes atrativos da implementação das soluções de Inteligência Artificial é o fato de que o sistema entrega algo pronto para o ser humano. No entanto, isso também pode ser um problema, já que nem sempre é possível saber como o sistema chegou a tal resultado. É por isso que a Inteligência Artificial Explicável vem ganhando cada vez mais espaço.
É importante que o modelo de IA seja transparente para que os usuários entendam de que maneira as decisões foram tomadas. É justamente essa a proposta da Inteligência Artificial Explicável. Ela tende a aumentar a confiabilidade nos modelos adotados por explicar como eles funcionam.
Como esse é um assunto de grande relevância, preparamos este conteúdo para você aprender um pouco mais sobre o tema. Continue lendo para entender o que é Inteligência Artificial Explicável, suas aplicações, benefícios e mais.
O que é a Inteligência Artificial Explicável?
Um modelo de Inteligência Artificial pode utilizar diferentes caminhos para tomar uma determinada decisão. Ou seja, aquilo que ele entrega para o usuário final é o resultado de diferentes análises e comparações realizadas pelo algoritmo.
Isso é complexo de entender, e até mesmo os responsáveis pelo desenvolvimento daquele modelo não conseguem explicar com exatidão o que está acontecendo no processo de cálculo da IA. Mas esse desafio pode ser superado por meio da implementação da Inteligência Artificial Explicável, ou XAI.
Ela consiste em um conjunto de métodos e processos que permitem aos humanos entenderem os resultados entregues pelo algoritmo da Inteligência Artificial. Ao compreender o raciocínio da máquina, digamos assim, fica mais fácil confiar nos resultados que ela entrega.
O processo de cálculo de um modelo de IA é comumente chamado de caixa preta, e o seu conteúdo é praticamente impossível de ser interpretado. Isso porque é criado de forma direta a partir dos dados que a IA utilizou.
É por isso que para o ser humano pode ser muito complicado entender o que acontece na caixa preta, mas a Inteligência Artificial Explicável desvenda esse conteúdo para que exista essa compreensão e, assim, os usuários possam confiar naquilo que a inteligência artificial está entregando.
Qual é a relação entre a XAI e a transparência e ética em sistemas de IA?
O modelo de Inteligência Artificial é desenvolvido por pessoas. São elas que determinam de que maneira a IA vai raciocinar, as regras e padrões que ela deve seguir para entregar os resultados. Contudo, é muito importante que uma organização, por exemplo, tenha o completo entendimento de como acontecem os processos de tomada de decisão.
Esse modelo precisa ser monitorado para garantir que a tecnologia está sendo aplicada de uma forma responsável. Por isso a Inteligência Artificial Explicável tem uma relação direta com a transparência e a ética do sistema de IA.
A XAI permite entender como acontece a pesquisa daquele modelo, em que ele se baseou, quais caminhos tomou para entregar o resultado. Assim, o usuário tem mais transparência de como processo está acontecendo e pode monitorar e funcionamento do modelo para garantir que ele está operando dentro de um padrão ético.
Não é necessário confiar cegamente naquilo que a inteligência artificial entrega. Assim, as empresas que desejam investir em modelos de IA podem aplicar em larga escala com a certeza de que o seu sistema é confiável e tem incorporado os princípios éticos que norteiam o trabalho da organização, inclusive, respeitando normas e legislações.
Quais são as aplicações práticas da XAI?
Imagine que um sistema autônomo de IA toma uma decisão que parecia um caminho improvável. Por que fez isso? Qual foi a sua base? O usuário pode confiar nessa decisão? Basta recorrer à Inteligência Artificial Explicável para ter as respostas.
Também podemos aplicar a XAI com o objetivo de monitorar o modelo de aprendizado profundo de um sistema de Inteligência Artificial. Ela possibilita a identificação de vieses e falhas que podem surgir ao longo do caminho.
Afinal, é possível que os resultados entregues pelo sistema de Inteligência Artificial sejam injustos ou discriminatórios. A XAI ajuda a identificar esses erros, a fim de garantir a adequação do modelo, ajustando e corrigindo eventuais problemas.
Mas a transparência e a ética conferidas pela Inteligência Artificial Explicável são significativamente importantes nos modelos utilizados na área da saúde e das ciências biológicas.
Nesses dois campos, é crucial que o usuário tenha total confiabilidade naquilo que o modelo de IA está entregando. A transparência e a compreensibilidade das decisões são críticas para as ações que serão realizadas com base nesses resultados. É o que acontece, por exemplo, quando a IA é utilizada no desenvolvimento de um novo medicamento ou para emissão de diagnósticos.
Quais são os benefícios da Inteligência Artificial Explicável?
Ao longo do artigo você já deve ter percebido vários dos benefícios que a Inteligência Artificial Explicável é capaz de proporcionar. No último exemplo, aa área de saúde e ciências biológicas, ela permite aos usuários decifrar o processo de raciocínio do algoritmo para ter certeza de que aquilo foi entregue é confiável.
Temos também uma precisão muito maior da previsão feita pelo modelo, já que podemos fazer a comparação das simulações com as saídas da XAI para ter a explicação das previsões do algoritmo.
Ainda, é possível aprimorar cada vez mais o modelo de Inteligência Artificial, fazendo adequações e correções para que os seus caminhos de tomada de decisão sejam cada vez mais eficientes, sempre com foco nos resultados que se pretende alcançar.
Não podemos esquecer, é claro, de uma tomada de decisão muito mais informada, da redução de riscos, da maior rapidez na melhoria do sistema e também do uso mais responsável dos modelos de Inteligência Artificial ao redor do mundo.
Tendências para a XAI em 2024
A Inteligência Artificial Explicável em si é uma forte tendência para o ano de 2024, principalmente, sua aplicação em setores de mercado mais críticos. Sendo assim, as áreas de saúde e de finanças são aquelas com maior potencial de utilização da XAI em função da necessidade de ter mais confiança na adoção da IA em áreas sensíveis.
De toda forma, muito se tem debatido a respeito dos riscos de uso de modelos de IA em função dos erros que eles podem cometer e dos possíveis vieses preconceituosos e discriminatórios.
O uso da XAI tende a melhorar a imagem da Inteligência Artificial no mercado por delatar essas falhas. Com isso, a tendência é de que ela seja cada vez mais aceita na sociedade, contribuindo para que essa tecnologia se desenvolva de uma maneira responsável.
Dessa forma, a Inteligência Artificial Explicável está moldando o futuro da IA em diversos setores e possibilitando o aprimoramento de modelos e de algoritmos, para alcançar cada vez mais eficiência e confiabilidade. Desse modo, permite vencer os desafios que essa tecnologia ainda traz para que ela esteja ajustada às exigências da sociedade.
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