A inteligência artificial (IA) é capaz de transformar muitos aspectos de nossa vida diária, desde diagnósticos médicos até decisões financeiras e de segurança pública. No entanto, apesar dos benefícios trazidos pela nova tecnologia, preocupações éticas surgem, como aquela relacionada à necessidade de “explicabilidade” dos sistemas de IA.
“Explicabilidade” refere-se à capacidade de compreender e interpretar as decisões e o comportamento dos modelos de Inteligência Artificial. Esse preceito é fundamental para a própria adoção e aceitação abrangente da IA. Isso porque, modelos de IA que operam como “caixas pretas”, cujas decisões são incompreensíveis para os usuários, originam desconfiança e resistência. Além disso, a falta de transparência pode levar a erros, perpetuação ou amplificação de vieses e injustiças, especialmente em áreas sensíveis como saúde, justiça criminal e finanças.
A capacidade de explicar as decisões de um modelo de IA também é crucial para permitir a compreensão de como e por que um modelo toma certas decisões, o que, por sua vez, permite a melhoria contínua de sistemas de IA.
Para promover a “explicabilidade”, é necessário adotar abordagens metodológicas e técnicas específicas desde o desenvolvimento até a implementação de sistemas de IA. Uma das maneiras mais diretas de promover a “explicabilidade” é escolher modelos de IA que sejam inerentemente interpretáveis, como modelos de regressão linear e logística, os quais são simples e fornecem coeficientes diretamente interpretáveis.
Modelos de árvores de decisão, por sua vez, dividem os dados em decisões lógicas que podem ser visualizadas e facilmente entendidas. Igualmente, modelos que se baseiam em regras “if-then” são inerentemente intuitivos e transparentes.
Embora esses modelos possam não ser tão poderosos quanto redes neurais profundas em termos de desempenho, eles oferecem um equilíbrio crucial entre precisão e “explicabilidade”.
Já para modelos complexos, como redes neurais profundas, que são mais difíceis de interpretar diretamente, técnicas de pós-explicação podem ser aplicadas para permitir uma maior compreensão sobre suas decisões. A técnica conhecida como LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) origina explicações locais para previsões individuais de modelos complexos, o que as torna mais compreensíveis.
De modo similar, a metodologia SHAP (Shapley Additive Explanations) fornece uma explicação consistente e global dos modelos, atribuindo valores de importância a cada característica utilizada nas previsões. Já o método Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping), bastante utilizado principalmente em modelos de visão computacional, permite a visualização das áreas de uma imagem que mais contribuíram para a previsão de um modelo.
Para permitir que a preocupação com a “explicabilidade” da IA seja uma prioridade, ela deve ser integrada em todas as etapas do ciclo de vida do desenvolvimento do sistema de IA. Nesse contexto, requisitos de “explicabilidade” devem ser inseridos desde o início do projeto.
Da mesma forma, é importante avaliar se os dados utilizados para treinar o sistema são representativos e livres de vieses. Também é crucial a utilização de técnicas de pós-explicação durante o treinamento e a validação para que seja possível compreende como o modelo está aprendendo.
Já durante a fase de implementação da IA, é oportuno que se forneçam ferramentas aos usuários finais que os permita entender as previsões do modelo. Por fim, o monitoramento contínuo das decisões do modelo em produção e sua adequação sempre que necessário garante a transparência e a confiança na Inteligência artificial a longo prazo.
A observância do preceito da “explicabilidade” em IA é crucial para permitir que os sistemas de Inteligência Artificial são desenvolvidos, implementados e utilizados de forma ética, além de garantir a confiabilidade, a adequação e a transparência dessas tecnologias cada vez mais prevalentes na sociedade.
