Słownik pojęć

Przejrzystość AI

Czym jest Przejrzystość AI?

Przejrzystość AI oznacza ujawnianie, kiedy zaangażowana jest AI, na jakich danych i źródłach opierają się jej wyniki oraz jak podejmowane są decyzje. Obejmuje to oznaczanie treści AI, możliwe do prześledzenia odniesienia do źródeł, logi i udokumentowane zmiany. Przejrzystość buduje zaufanie, ułatwia usuwanie błędów i jest częściowo wymagana prawem, na przykład przez obowiązki przejrzystości wynikające z unijnego AI Act, zgodnie z którymi ludzie powinni wiedzieć, że mają do czynienia z AI.

Jak pomaga KI.ordo

Agenci KI.ordo odpowiadają ze wskazaniem źródeł, przepływy rejestrują każdy krok, a dziennik audytu zapisuje zmiany. Czat na stronie od razu po otwarciu wyświetla informację, że odpowiada asystent AI.

Dowiedz się więcej

Tematy

Przejrzystość
Zaufanie
możliwość prześledzenia

Wypróbuj KI.ordo

Agenci, przepływy i szablony w jednym obszarze roboczym – bezpłatne demo na 24 godziny.

Uruchom demo

← Wszystkie pojęcia

Powiązane pojęcia

Przejrzystość algorytmiczna

Przejrzystość algorytmiczna oznacza, że można zrozumieć, w jaki sposób zautomatyzowany system dochodzi do wyniku: jakich danych używa, jakich reguł przestrzega i gdzie leżą jego granice. Buduje to zaufanie, ułatwia śledzenie błędów i coraz częściej jest wymogiem prawnym, na przykład w ramach obowiązków informacyjnych wynikających z RODO i AI Act (unijnego aktu w sprawie sztucznej inteligencji). W praktyce pomagają dokumentacja, podawanie źródeł, logi i jasne informacje dla osób, których to dotyczy.

Przejrzystość
Etyka AI
+1

Wyjaśnialność

Wyjaśnialność (explainable AI, XAI) opisuje, na ile można zrozumieć, dlaczego system AI doszedł do określonego wyniku. Obejmuje metody pokazujące, które dane wejściowe w największym stopniu wpłynęły na decyzję, a także praktyczne pomoce, takie jak wskazanie źródeł i logi. Wyjaśnialność ma znaczenie dla zaufania, usuwania błędów i regulacji – na przykład gdy bank musi uzasadnić odrzucenie wniosku.

XAI
Przejrzystość
+1

Interpretowalność modeli

Interpretowalność modeli opisuje, w jakim stopniu ludzie potrafią zrozumieć, jak model AI dochodzi do swoich wyników. Proste modele, takie jak drzewa decyzyjne, są z natury łatwe do odczytania; w przypadku złożonych sieci neuronowych pomocne mogą być techniki ukazujące wpływ poszczególnych cech. Interpretowalność ma znaczenie przy usuwaniu błędów, budowaniu zaufania i spełnianiu wymogów regulacyjnych, na przykład gdy trzeba uzasadnić odmowę udzielenia kredytu.

wyjaśnialność
przejrzystość
+1

Etyka AI

Etyka AI zajmuje się pytaniami moralnymi związanymi z rozwojem i wykorzystaniem AI: sprawiedliwością i dyskryminacją, przejrzystością i wyjaśnialnością, ochroną danych, odpowiedzialnością za błędy, bezpieczeństwem oraz skutkami dla pracy i społeczeństwa. W organizacjach konkretyzuje się w wytycznych, ocenach ryzyka, nadzorze człowieka i szczerej komunikacji o ograniczeniach AI. Przykład: przed wprowadzeniem narzędzia do selekcji CV sprawdza się, czy nie dyskryminuje ono określonych grup.

etyka
Właściwy dział
+1