Pojmovnik

Transparentnost UI-ja

Što je Transparentnost UI-ja?

Transparentnost UI-ja znači otkrivanje kada je UI uključen, na kojim se podacima i izvorima temelje njegovi rezultati i kako se donose odluke. To uključuje označavanje UI sadržaja, sljedive navode izvora, zapisnike i dokumentirane promjene. Transparentnost gradi povjerenje, olakšava otklanjanje pogrešaka i dijelom je propisana zakonom, primjerice obvezama transparentnosti iz Akta EU-a o umjetnoj inteligenciji, prema kojima ljudi trebaju moći prepoznati da komuniciraju s UI-jem.

Kako KI.ordo pomaže

Agenti u KI.ordo odgovaraju s navođenjem izvora, tijekovi rada bilježe svaki korak, a revizijski zapisnik bilježi promjene. Chat na web-stranici pri otvaranju prikazuje napomenu da odgovara UI asistent.

Saznajte više

Teme

Transparentnost
Povjerenje
Sljedivost

Isprobajte KI.ordo

Agenti, tijekovi rada i predlošci u jednom radnom prostoru – besplatna demo verzija na 24 sata.

Pokrenite demo

← Svi pojmovi

Srodni pojmovi

Algoritamska transparentnost

Algoritamska transparentnost znači da je moguće razumjeti kako automatizirani sustav dolazi do rezultata: koje podatke koristi, koja pravila slijedi i gdje su mu granice. To gradi povjerenje, olakšava praćenje pogrešaka i sve je češće zakonski zahtjev, primjerice kroz obveze informiranja prema GDPR-u i Aktu EU-a o umjetnoj inteligenciji. U praksi pomažu dokumentacija, navođenje izvora, zapisi i jasne obavijesti za osobe na koje se to odnosi.

Transparentnost
Etika UI-ja
+1

Objašnjivost

Objašnjivost (objašnjiva UI, XAI) opisuje koliko se dobro može razumjeti zašto je UI sustav došao do određenog rezultata. Obuhvaća metode koje pokazuju koji su unosi najviše utjecali na odluku, kao i praktična pomagala poput navođenja izvora i zapisnika. Objašnjivost je važna za povjerenje, otklanjanje pogrešaka i regulaciju – primjerice kada banka mora obrazložiti zašto je zahtjev odbijen.

XAI
Transparentnost
+1

Interpretabilnost modela

Interpretabilnost modela opisuje koliko dobro ljudi mogu razumjeti kako UI model dolazi do svojih rezultata. Jednostavne modele, poput stabala odlučivanja, po prirodi je lako pročitati; kod složenih neuronskih mreža mogu pomoći tehnike koje otkrivaju utjecaj pojedinih značajki. Interpretabilnost je važna za otklanjanje pogrešaka, povjerenje i regulatorne zahtjeve, primjerice kada treba obrazložiti odbijanje kredita.

objašnjivost
transparentnost
+1

Etika UI-ja

Etika UI-ja bavi se moralnim pitanjima razvoja i uporabe UI-ja: pravednošću i diskriminacijom, transparentnošću i objašnjivošću, zaštitom podataka, odgovornošću za pogreške, sigurnošću te utjecajem na rad i društvo. Za organizacije postaje konkretna u smjernicama, procjenama rizika, ljudskom nadzoru i iskrenoj komunikaciji o ograničenjima UI-ja. Primjer: prije uvođenja alata za probir životopisa provjerava se stavlja li određene skupine u nepovoljniji položaj.

Etika
Nadležnost
+1