O Guia Completo sobre Transparência, Explicabilidade e Interpretabilidade da IA
A discussão sobre transparência, explicabilidade e interpretabilidade em inteligência artificial (IA) tem ganhado destaque nos últimos anos. Este guia busca esclarecer esses conceitos e oferecer recomendações práticas para sua implementação.
Definições e Importância
Embora muitos falem sobre esses termos, poucos os definem de maneira clara ou explicam como avaliá-los e promovê-los de forma concreta.
A transparência refere-se à disponibilidade de informações sobre um sistema de IA e suas saídas, permitindo que os usuários entendam o que aconteceu no sistema. Ela é essencial para a responsabilização quando os resultados geram impactos negativos.
A explicabilidade se relaciona à capacidade de descrever como uma decisão foi tomada por um sistema de IA, respondendo à pergunta “como”. Já a interpretabilidade lida com a capacidade de um humano compreender o contexto e o significado da saída do sistema, respondendo à pergunta “por quê”.
Perspectivas dos Quadros de Referência
NIST AI RMF
De acordo com o National Institute of Standards and Technology (NIST), a transparência pode responder à pergunta “o que aconteceu” no sistema, enquanto a explicabilidade se refere à representação dos mecanismos subjacentes à operação dos sistemas de IA.
ISO 42001
O padrão ISO 42001 menciona que a transparência pode incluir aspectos como a proveniência dos dados e a capacidade de fornecer uma explicação sobre como os dados são utilizados para determinar a saída de um sistema de IA.
EU AI Act
O EU AI Act estabelece que os sistemas de IA devem ser desenvolvidos de maneira que permitam a traçabilidade e a explicabilidade, informando os usuários sobre suas capacidades e limitações.
Recomendações Práticas
Implementando Transparência
Para garantir a transparência em sistemas de IA, é crucial:
- Inventariar todas as fontes de dados utilizadas no treinamento do modelo, incluindo origem e métodos de coleta.
- Manter registros de versões de conjuntos de dados e alterações ao longo do tempo.
- Documentar e comunicar entradas específicas que levam a saídas não confiáveis.
Promovendo a Explicabilidade
Para aumentar a explicabilidade, recomenda-se:
- Quantificar como cada recurso de entrada influencia as saídas do sistema usando métodos de atribuição de recursos.
- Fornecer regras ou heurísticas legíveis para humanos que aproximem a tomada de decisão da IA.
- Manter interfaces de explicação acessíveis ao usuário que permitam entender por que saídas específicas foram geradas.
Facilitando a Interpretabilidade
Para melhorar a interpretabilidade, é importante:
- Publicar uma descrição do tipo de modelo, incluindo se ele é inerentemente interpretável ou se requer ferramentas externas.
- Fornecer uma representação simplificada e compreensível da lógica de decisão do modelo, quando viável.
- Registrar pontos de decisão intermediários para modelos complexos que utilizam raciocínio em múltiplas etapas.
Conclusão
A transparência, a explicabilidade e a interpretabilidade da IA são temas de grande relevância, mas frequentemente carecem de orientações concretas para implementação. Este guia objetiva oferecer um ponto de partida para a adoção dessas práticas, que são essenciais para a construção de sistemas de IA responsáveis e confiáveis.
