O que é a Explicabilidade em IA?

Se formos até o ChatGPT (uma das IAs mais famosas do mundo) e perguntamos o que é a Explicabilidade em IA, teremos a seguinte resposta:

Deixando ainda mais fácil de entender, a explicabilidade é a capacidade de uma IA de explicar como ela chegou a uma resposta.

A Importância da explicabilidade em IA

A principal importância da explicabilidade em IA é a confiança do ser humano em um modelo, ou seja, se nós sabemos como ela chegou naquele raciocinio e no que ela se baseou para dar aquela resposta para nós, podemos confiar mais no que é feito por ela.

Porém, existem outros motivos para a explicabilidade da IA ser importante:

• Responsabilidade: Ajuda a identificar e corrigir erros ou preconceitos no sistema.
• Conformidade regulatória: Algumas leis, como o GDPR na União Europeia, exigem que os sistemas automatizados forneçam explicações para decisões que afetam os indivíduos.
• Ética: Garante que o uso da IA seja justo e alinhado com os valores humanos.

Desafios para aplicar a explicabilidade em IA

A evolução dos modelos de linguagens e das redes neurais tornam cada vez mais obscuro o entendimento de como uma IA chega a um determinado Raciocionio.

Além disso, temos outros desafios que envolvem outros fatores:

• Equilíbrio entre explicabilidade e performance: Métodos mais explicáveis às vezes sacrificam precisão ou eficiência.
• Ambiguidade nas explicações: As explicações precisam ser adaptadas ao público-alvo (especialistas, usuários finais ou reguladores).

Modelos de Raciocínio mais famosos

Existem vários tipos de modelos de raciocínio para inteligências artificiais, entre eles estão:

• Raciocínio Neuronal (Base do GPT-4): O GPT-4 é baseado em redes neurais profundas com a arquitetura Transformer, que permite processar sequências de texto com atenção contextual.
• Raciocínio Probabilístico: Durante o treinamento, o modelo aprende a prever a próxima palavra ou token com base em probabilidades condicionais.
• Raciocínio Indutivo: O GPT-4 infere padrões gerais a partir de exemplos no texto.

Além desses modelos, o proprio ChatGPT faz uma combinação de vários outros modelos para chegar a um modelo próprio e gerar o conteúdo da maneira que gera atuamente. Portanto, uma simples pergunta à IA tem toda uma rede de raciocínio por traz para gerar a melhor resposta possível.

Conclusão

Em resumo, a explicabilidade em IA é fundamental para alinhar avanços tecnológicos com os princípios de transparência, equidade e ética, tornando a inteligência artificial mais acessível e responsável para a sociedade.