Forklarbar kunstig intelligens (XAI) er et voksende felt som blir stadig mer ettertraktet blant bedrifter. Dette skyldes at XAI hjelper dem med å forstå og tolke hvordan kunstig intelligens og maskinlæringsmodeller fungerer.
I dagens verden er data fundamentalt, og AI står sentralt i utviklingen.
En rekke AI-løsninger benyttes i mange operasjoner på tvers av forskjellige bransjer, med formål om å øke vekst og effektivisere driften.
Dette gir også en innsikt i hvordan AI-modeller arbeider og genererer resultater.
Dersom du fortsatt er usikker på hvorfor XAI er viktig, er denne artikkelen skrevet for deg.
La oss begynne!
Hva er Forklarbar AI?
Forklarbar AI (XAI) defineres som et sett av teknikker og prosesser som er utviklet for å hjelpe brukere med å forstå og stole på utfallene og resultatene som leveres av AI-modeller. Kort sagt, XAI gir brukere innsyn i hvordan komplekse maskinlæringsalgoritmer fungerer, og hvilke logiske resonnementer som ligger til grunn for disse modellens beslutninger.
Gjennom sitt rammeverk og tilhørende verktøy hjelper XAI utviklere og organisasjoner med å integrere et lag av transparens i AI-modeller, slik at brukerne kan forstå logikken som ligger bak prediksjonene. Dette er særlig fordelaktig i organisasjoner hvor AI er implementert på forskjellige måter, da det bidrar til å forbedre nøyaktigheten, resultatene og åpenheten til AI-systemene.
Videre bidrar XAI til å identifisere eventuelle skjevheter eller problemer som komplekse ML-algoritmer kan introdusere når de jobber mot et bestemt utfall. Den «svarte boksen» som ofte skapes av komplekse ML-algoritmer er nesten umulig å forstå, selv for dataforskerne som har utviklet dem.
Dermed er åpenheten som XAI bidrar med svært verdifull for organisasjoner som ønsker å dra nytte av AI på en ansvarlig måte og ta velinformerte beslutninger. Forklaringene som XAI gir, presenteres som regel i form av tekst eller bilder, og gir innsikt i hvordan AI-modellen fungerer internt.
For å tydeliggjøre den ekstra metadatainformasjonen som genereres av AI-modellen, benytter XAI seg også av andre forklaringsmekanismer – funksjonsrelevans, forenklede forklaringer og forklaringer gjennom eksempler.
Etterspørselen etter XAI øker raskt ettersom stadig flere organisasjoner integrerer dette i sine systemer. Etter hvert som feltet utvikler seg, forbedres også teknikkene og metodene for å gi forklaringer.
Hvorfor er XAI viktig?
I dagens samfunn benytter de fleste organisasjoner AI-modeller i sin daglige drift og lar AI-ens prediksjoner guide deres fremtidige strategier. Imidlertid er disse prediksjonene bare delvis nøyaktige, og mange AI-modeller sliter med betydelige skjevheter.
Disse skjevhetene kan ha mange årsaker, og de påvirker beslutningene som tas av AI-modellen. Et viktig poeng er at AI-modellenes beslutningsevne ofte svekkes når de mates med produksjonsdata som avviker fra treningsdata.
I tillegg kan ML-modeller og nevrale nettverk være vanskelig å forstå, og det kan ofte være umulig for selv dataforskere å tolke dem. Dersom man stoler blindt på alle beslutninger som AI-modeller tar i forbindelse med forretningsvekst, kan dette føre til uforutsette problemer og hemme den generelle utviklingen.
Derfor er det essensielt at en organisasjon har en solid forståelse av AI-beslutningsprosessen og den logiske resonneringen som ligger bak hvert utfall disse AI-modellene presenterer. Det er her XAI kommer inn som et nyttig verktøy, og hjelper organisasjoner med å få en fullstendig forklaring på en gitt AI-modells beslutningsprosess, samt logikken den benytter seg av.
XAI hjelper deg med å overvåke alt, fra maskinlæringsalgoritmer til evaluering av nevrale nettverk og dyplæringsnettverk, samt gi nøyaktige forklaringer for hver beslutning. Når du implementerer XAI, blir det enklere å vurdere nøyaktigheten og ansvarligheten til hver AI-beslutning og dermed avgjøre om den er hensiktsmessig for din organisasjon.
XAI fungerer dessuten som en viktig komponent i arbeidet med å implementere og vedlikeholde en ansvarlig AI-modell i forretningsøkosystemet, som gir rettferdige og nøyaktige beslutninger. XAI bidrar også til å opprettholde tilliten blant sluttbrukere, samtidig som eventuelle sikkerhets- og samsvarsrisikoer reduseres.
Hvordan fungerer XAI?
Moderne AI-teknologi som er implementert i bedrifter, genererer sine utfall eller beslutninger ved hjelp av ulike modeller. Disse AI-teknologiene gir derimot ikke en forklaring på hvordan de har kommet frem til resultatet, eller logikken bak beslutningen.
Bildekilde: Darpa
For å bygge bro over dette gapet implementerer bedrifter nå XAI, som bruker en forklarbar modell og tilhørende metadata med et forklaringsgrensesnitt for å gjøre det lettere å forstå hvordan AI-modellen fungerer.
Når AI-teknologi integreres i et forretningsøkosystem, innføres AI-metoder på forskjellige nivåer. Disse AI-metodene inkluderer maskinlæring (ML), maskinresonnering (MR), samt integrasjon mellom MR og ML.
For å presisere er komponentene som XAI introduserer i en eksisterende AI-modell, forklaring, forklarbarhet av data, MR-forklarbarhet og ML-forklarbarhet. I tillegg introduserer XAI tolkbarhet og forklarbarhet mellom MR og ML.
Arbeidet til XAI er kategorisert i tre typer:
- Forklarbare data: Dette fremhever datatypen og innholdet som brukes til å trene AI-modellen. I tillegg viser den begrunnelsen bak valgene, prosessen med å velge data, samt en rapport om innsatsen som er nødvendig for å fjerne skjevheter.
- Forklarlige spådommer: Her presenterer XAI alle funksjonene som AI-modellen har brukt for å generere utdata.
- Forklarlige algoritmer: Disse avslører alle lagene i en AI-modell og forklarer hvordan hvert lag bidrar til å generere det endelige resultatet.
Forklarlige prediksjoner og algoritmer er imidlertid fortsatt under utvikling, og for øyeblikket er det kun forklarbare data som kan brukes til å forklare nevrale nettverk.
For å tydeliggjøre beslutningsprosessen, benytter XAI to tilnærminger:
- Proxy-modellering: I denne tilnærmingen benyttes en tilnærmet modell som avviker fra den originale. Dette gir et tilnærmet resultat som kan variere fra det faktiske resultatet.
- Design for tolkning: Dette er en populær tilnærming der XAI utvikler en modell som er lett å forstå for menneskelige brukere. Disse modellene mangler derimot nøyaktighet eller produksjonskraft sammenlignet med faktiske AI-modeller.
Fordeler med XAI
Forklarbar AI, eller XAI, har en betydelig innvirkning på utviklingen av AI-feltet, ettersom den hjelper mennesker med å forstå hvordan AI fungerer. Den tilbyr mange fordeler, for eksempel:
Forbedrer åpenhet og tillit
Bedrifter som implementerer AI-modeller i sine systemer kan forstå hvordan komplekse AI-modeller arbeider og hvorfor de genererer spesifikke resultater under ulike forhold.
XAI er også svært nyttig for bedrifter som ønsker å forstå årsaken bak resultatene som genereres av svarte boks-modeller. Dermed forbedrer det åpenheten og tilliten mellom maskin- og menneskebrukere.
Forbedret bruk av AI-modeller
Etter hvert som organisasjoner får en bedre forståelse for arbeidsprosessen og den logiske resonneringen bak en AI-modell, samt erkjenner fordelene som AI kan tilby, vil bruksraten for AI-modeller øke. De vil også stole mer på AI-beslutningene på grunn av tilhørende forklaringer.
Øk produktiviteten
Ved å benytte seg av XAI i AI-moduser, kan ML-driftsteam enkelt identifisere feil og områder som trenger forbedring i det eksisterende systemet. Det hjelper også ML-driftsteam med å opprettholde en jevn og effektiv drift av AI-prosessene.
Dermed vil det være et betydelig løft i produktiviteten, ettersom MLOps-teamet får en forståelse for logikken som leder til at AI-modellen genererer et bestemt utfall.
Redusert risiko og kostnader
XAI har bidratt til å redusere kostnadene knyttet til styring av AI-modeller. Ettersom den forklarer alle utfall og risikoområder, reduseres behovet for manuell inspeksjon og sjansen for kostbare feil som kan skade forholdet til sluttbrukere.
Avdekke nye muligheter
Når både det tekniske og forretningsmessige teamet får innsikt i AI-beslutningsprosesser, vil det gi dem en mulighet til å avdekke nye muligheter. Når de ser nærmere på spesifikke resultater, kan de identifisere nye aspekter som ikke var tydelige i utgangspunktet.
Utfordringer med XAI
Noen vanlige utfordringer med XAI er:
- Vanskeligheter med tolkning: Det finnes mange ML-systemer som er vanskelige å tolke. Forklaringene som XAI gir, kan derfor være vanskelige å forstå for brukere. Når en «svart boks»-strategi er uforklarlig, kan dette føre til alvorlige operasjonelle og etiske problemer.
- Rettferdighet: Det kan være vanskelig for XAI å avgjøre om en bestemt AI-beslutning er rettferdig. Rettferdighet er subjektivt, og avhenger av dataene som AI-modellen er trent på.
- Sikkerhet: En av de største utfordringene med XAI er at brukere kan forsøke å endre beslutningsprosessen til ML-modellen for å påvirke resultatet til egen fordel. Teknisk personell kan potensielt gjenskape datasettet som algoritmen bruker til opplæring.
Forskjellen mellom XAI og AI
Selv om både XAI og AI henger sammen, er det noen fundamentale forskjeller mellom de to.
| Forklarlig AI | Kunstig intelligens |
| Forklarbar AI gir en forklaring eller logikk for beslutningsprosessen i en kompleks ML-modell. | Kunstig intelligens gir kun dommen eller resultatet av beslutningen som er tatt av en ML-modell. |
| Siden XAI gir en tydelig forklaring, hjelper den brukerne å få mer tillit til en spesifikk AI-modell. | Med AI får du bare en dom, og brukerne er usikre på hvordan AI har kommet frem til en konklusjon. Derfor er det behov for mer tillit. |
| XAI reduserer skjevheter som er knyttet til mange AI-modeller. | AI tar ofte beslutninger basert på skjevheter i verden. |
| XAI reduserer kostnadene for feil som gjøres av AI-modusen. | AI-modeller er ikke 100 % nøyaktige og kan komme med feil prediksjoner. En feil prediksjon fra en AI-modell kan føre til tap i en virksomhet. |
| XAI har ennå ikke utviklet seg fullt ut, ettersom det fortsatt er begrensninger knyttet til å forklare komplekse «svarte bokser». | AI som felt har utviklet seg mye, og den kan løse mange problemer raskt og effektivt. |
| Ettersom XAI forklarer all logikk og beslutningsprosess til en AI-modell, kan enhver påvirke prosessen i uærlig hensikt. | AI-modeller gir ikke hovedårsaken eller logikken bak deres endelige prediksjon, og dermed er det liten sjanse for å påvirke beslutningen. |
Innvirkning av XAI på forskjellige sektorer
Utviklingen av XAI har hatt en betydelig innvirkning i mange forskjellige sektorer hvor AI spiller en avgjørende rolle i beslutningsprosessene. La oss se nærmere på noen av dem.
#1. Finans
AI-drevne løsninger er dominerende i finanssektoren, og de fleste bedrifter benytter dem i en rekke oppgaver. Finanssektoren er imidlertid sterkt regulert og krever omfattende revisjon før man tar en økonomisk beslutning.
XAI kan bidra til dette arbeidet og presentere en begrunnelse for en økonomisk beslutning. Det bidrar også til å opprettholde tilliten til sluttbrukere, ettersom de får en forståelse for årsaken bak de økonomiske beslutningene som en organisasjon tar.
#2. Helsevesen
Integreringen av XAI har hatt positive effekter på helsevesenet på mange måter. Det kan bidra til å oppdage og diagnostisere mange sykdommer, samt identifisere årsaken bak dem. Dette kan hjelpe leger med å gi den rette behandlingen.
#3. Produksjon
I dag er AI-modeller ofte implementert i produksjonssektoren for applikasjoner som ledelse, reparasjon og logistikk. Disse AI-modellene er imidlertid ikke alltid konsistente, noe som kan føre til tillitsproblemer.
XAI har løst mange av disse problemene, ettersom det kan vise den best mulige metoden for mange produksjonsapplikasjoner, i tillegg til å gi en tilhørende forklaring. Det vil vise frem logikken og årsaken bak en spesifikk beslutning som er tatt for arbeidere, og dermed bidra til å bygge tillit.
#4. Bilindustrien
Integreringen av XAI i selvkjørende biler har vært avgjørende, ettersom det har gjort det mulig for biler å gi en begrunnelse for alle beslutninger de tar i forbindelse med ulykker. Ved å lære av ulike situasjoner og ulykker, hjelper XAI autonome biler med å ta beslutninger og forbedre den generelle sikkerheten for passasjerer og fotgjengere.
Læringsressurser
I tillegg til informasjonen ovenfor er det her noen bøker og kurs du kan vurdere dersom du ønsker å lære mer om XAI.
#1. Forklarlig AI med Python
Kurset «Forklarlig AI med Python» fra Udemy er utviklet av Parteek Bhatia. Kurset vil gi deg kunnskap om ulike aspekter ved XAI, inkludert applikasjonene, ulike XAI-teknikker og «hva-hvis»-verktøy fra Google. Du vil også lære om kategorisering av XAI i ulike aspekter.
#2. Maskinlæringsmodelleringsrørledninger
Dersom du ønsker å lære mer om Forklarbar AI, og tilegne deg kunnskap om implementering av verktøy og teknikker for å administrere modelleringsressurser, er kurset «Machine Learning Modeling Pipeline» fra Coursera et godt valg for deg.
Dette er et av de beste kursene med hundrevis av gode anmeldelser, og det undervises av en anerkjent instruktør, Robert Crowe. Du får også mange timer med undervisning i modellanalyse og tolkbarhet.
#3. Forklarlig kunstig intelligens
Boken «Forklarlig kunstig intelligens», skrevet av Uday Kamath og John Liu, er en utmerket ressurs for å lære tolkningsevne i maskinlæring.
Du finner mange casestudier og tilhørende materiale for å lære XAI. Forfatterne av denne boken presenterer mange praktiske eksempler som er nyttige for å forstå XAI.
#4. Hands-On Forklarbar AI (XAI) med Python
«Hand-on Explainable AI (XAI) with Python» er en anerkjent bok skrevet av Denis Rothman.
Den tilbyr en detaljert studie av XAI-verktøy og -teknikker for å forstå AI-resultater, noe som er avgjørende for moderne virksomheter. Du vil også lære å håndtere og unngå ulike problemer knyttet til skjevheter i AI.
Konklusjon
Forklarbar AI er et effektivt konsept som gjør det enkelt for bedriftseiere, dataanalytikere og ingeniører å forstå beslutningsprosessene til AI-modeller. XAI kan tolke komplekse ML-modeller som til og med er umulige å dekode for dataforskere.
Selv om det gjøres fremskritt over tid, er det fortsatt områder som må forbedres. Jeg håper at denne artikkelen har gitt deg bedre klarhet rundt XAI, hvordan det fungerer, fordelene og utfordringene, samt bruksområder i forskjellige sektorer. Du kan også se nærmere på de nevnte kursene og bøkene for å få mer innsikt i XAI.
Du kan også lese om «Artificial Narrow Intelligence» (ANI).