Sanasto

Selitettävyys

Mikä on Selitettävyys?

Selitettävyys (explainable AI, XAI) kuvaa sitä, kuinka hyvin voidaan ymmärtää, miksi tekoälyjärjestelmä päätyi tiettyyn tulokseen. Se kattaa menetelmät, jotka osoittavat, mitkä syötteet vaikuttivat päätökseen eniten, sekä käytännön apuvälineet, kuten lähdeviitteet ja lokit. Selitettävyys on tärkeää luottamukselle, vianetsinnälle ja sääntelylle – esimerkiksi kun pankin on perusteltava, miksi hakemus hylättiin.

Miten KI.ordo auttaa

KI.ordo tekee tuloksista jäljitettäviä: agentit mainitsevat lähteensä ja työnkulut kirjaavat jokaisen vaiheen lokiin – tämä näyttää, mistä vastaus tuli, ei kielimallin sisäistä toimintaa.

Lue lisää

Aiheet

XAI
Läpinäkyvyys
Luottamus

Kokeile KI.ordoa

Agentit, työnkulut ja mallit yhdessä työtilassa – maksuton 24 tunnin demo.

Aloita demo

← Kaikki termit

Liittyvät termit

Tekoälyn läpinäkyvyys

Tekoälyn läpinäkyvyys tarkoittaa sen kertomista, milloin tekoäly on mukana, mihin dataan ja lähteisiin sen tulokset perustuvat ja miten päätöksiin päädytään. Tähän kuuluvat tekoälysisällön merkitseminen, jäljitettävät lähdeviitteet, lokit ja dokumentoidut muutokset. Läpinäkyvyys rakentaa luottamusta, helpottaa vianetsintää ja on osittain lakisääteistä, esimerkiksi EU:n tekoälysäädöksen läpinäkyvyysvelvoitteiden mukaisesti, joiden nojalla ihmisten tulisi voida havaita olevansa vuorovaikutuksessa tekoälyn kanssa.

Läpinäkyvyys
Luottamus
+1

Mallin tulkittavuus

Mallin tulkittavuus kuvaa, kuinka hyvin ihmiset voivat ymmärtää, miten tekoälymalli päätyy tuloksiinsa. Yksinkertaiset mallit, kuten päätöspuut, ovat luonnostaan helppolukuisia; monimutkaisissa neuroverkoissa apuna voivat olla menetelmät, jotka paljastavat yksittäisten piirteiden vaikutuksen. Tulkittavuus on tärkeää virheiden etsinnässä, luottamuksen rakentamisessa ja sääntelyvaatimuksissa, esimerkiksi kun lainahakemuksen hylkäys on perusteltava.

selitettävyys
läpinäkyvyys
+1

Algoritminen läpinäkyvyys

Algoritminen läpinäkyvyys tarkoittaa, että on mahdollista ymmärtää, miten automatisoitu järjestelmä päätyy tulokseen: mitä dataa se käyttää, mitä sääntöjä se noudattaa ja missä sen rajat ovat. Tämä rakentaa luottamusta, helpottaa virheiden jäljittämistä ja on yhä useammin lakisääteinen vaatimus, esimerkiksi GDPR:n ja EU:n tekoälysäädöksen tiedonantovelvollisuuksien kautta. Käytännössä auttavat dokumentaatio, lähdeviitteet, lokit ja selkeät ilmoitukset asianosaisille.

Läpinäkyvyys
Tekoälyetiikka
+1

Tekoälyetiikka

Tekoälyetiikka käsittelee tekoälyn kehittämiseen ja käyttöön liittyviä moraalikysymyksiä: reiluutta ja syrjintää, läpinäkyvyyttä ja selitettävyyttä, tietosuojaa, vastuuta virheistä, turvallisuutta sekä vaikutuksia työhön ja yhteiskuntaan. Organisaatioille se konkretisoituu ohjeistuksina, riskinarviointeina, inhimillisenä valvontana ja avoimena viestintänä tekoälyn rajoituksista. Esimerkki: ennen ansioluettelojen seulontatyökalun käyttöönottoa tarkistetaan, asettaako se tietyt ryhmät epäedulliseen asemaan.

etiikka
Vastuu
+1