BLOG – Bedrijven zetten steeds vaker artificiële intelligentie (ai) in om sneller of geautomatiseerde besluiten te nemen. Tegelijkertijd zijn mensen sceptisch. Want hoe kun je vertrouwen op ai als je niet begrijpt hoe besluiten tot stand zijn gekomen? Het blijft cruciaal om ai-resultaten nauwkeurig te kunnen verklaren. Dat is waar explainable ai (xai) in beeld komt.
Xai is een machine learning-technologie die verklaringen kan geven voor ai-gedreven voorspellingen en -resultaten. Waarom de verklaarbaarheid van ai zo belangrijk is, is niet altijd even bekend. Net zoals hoe dit het vertrouwen in ai kan versterken én bijdraagt aan de naleving van wet- en regelgeving. Steeds meer bedrijven vertrouwen op ai voor de besluitvorming; het is dan ook essentieel dat deze ai-gedreven besluitvorming te verklaren is.
Voordelen
De voordelen van xai zijn:
- Meer transparantie in ai-besluitvorming
Een groot kritiekpunt op ai is dat gebruikers in het duister tasten over de precieze werking van ai-modellen. Dit gebrek wordt problematisch als bedrijven deze output gebruiken om belangrijke beslissingen te nemen. In tegenstelling tot traditionele ‘black box’-modellen, maakt xai het besluitvormingsproces van ai-modellen wél transparant. Xai geeft de gebruiker inzicht in hoe het ai-model data en bronnen gebruikt, op basis van welke criteria het tot een beslissing komt en hoe fouten gecorrigeerd worden.
- Meer vertrouwen in ai-systemen
Een ander voordeel van xai ligt in het opbouwen van vertrouwen in ai-systemen. De transparantie die xai biedt speelt een cruciale rol bij het vergroten van het vertrouwen van gebruikers en belanghebbenden. Doordat gebruikers niet meer in het duister tasten over de werking van ai-systemen, krijgen ze meer vertrouwen in de nauwkeurigheid en betrouwbaarheid van ai-modellen. Dit draagt weer bij aan een bredere acceptatie van ai.
- Ethische verantwoording en compliance
Bedrijven staan voor aanzienlijke uitdagingen op het gebied van wet- en regelgeving bij het implementeren van ai. Een van de grootste zorgen is het risico op vooroordelen binnen ai-systemen, wat kan leiden tot onethische besluitvorming en mogelijk zelfs juridische gevolgen. Een concreet voorbeeld is discriminatie op basis van geslacht of etniciteit door ai-algoritmen bij het selecteren van kandidaten tijdens het sollicitatieproces.
Door de besluitvorming van ai-modellen transparant en interpreteerbaar te maken, helpt xai bedrijven niet alleen om aan regelgeving te voldoen, maar ook om juridische risico’s te verminderen
Xai biedt hier een oplossing door bij te dragen aan het identificeren van deze vooroordelen. Door de besluitvorming van ai-modellen transparant en interpreteerbaar te maken, helpt xai bedrijven niet alleen om aan regelgeving te voldoen, maar ook om juridische risico’s te verminderen.
Daarnaast draagt het bij aan het beperken van mogelijke reputatieschade, aangezien bedrijven kunnen aantonen dat hun AI-systemen ethisch en conform de geldende normen opereren. Hierdoor is XAI een waardevolle tool voor bedrijven die AI-gedreven beslissingen willen nemen, op een ethische en conforme manier. Dat zou moeten gelden voor ieder bedrijf dat AI-modellen gebruikt voor besluitvorming.
- Impact op management
Een directe impact van het explainable maken van ai en de transparantie die dit met zich meebrengt, is dat het management een beter begrip krijgt van de redenering achter ai-aanbevelingen. Hierdoor is het in staat om de besluitvorming te verantwoorden, en beter geïnformeerde en effectievere strategische keuzes te maken.
Zo zijn data-scientists in staat om duidelijker aan het management uit te leggen waar de risico’s liggen, zoals bij ondervertegenwoordigde groepen waarvoor de resultaten minder nauwkeurig zijn. Daarnaast biedt xai data-scientists de mogelijkheid om het management inzicht te bieden in hoe het ai-model precies tot zijn resultaten komt. Deze samenwerking leidt vervolgens tot verbeterde prestaties van ai-systemen en optimaliseert de resultaten die worden behaald door geavanceerde data-analyse.
Identificeren
Ten slotte speelt xai ook een cruciale rol voor managementteams om risico’s te beheren. Het stelt deze teams in staat om potentiële risico’s in door ai gestuurde beslissingen te identificeren en te beperken. Ook ethische kwesties en vooroordelen komen met xai aan het licht. Dit beperkt niet alleen het risico op onjuiste uitkomsten, maar draagt ook bij aan het behoud van de bedrijfsreputatie. Steeds meer bedrijven vertrouwen op ai-modellen, en juist voor die bedrijven is xai essentieel. Zie het als een strategische troef voor verantwoorde AI-implementatie.
Joop Snijder is head of research center ai bij Info Support
