Glosar

Transparența algoritmică

Ce este Transparența algoritmică?

Transparența algoritmică înseamnă că se poate înțelege cum ajunge un sistem automatizat la un rezultat: ce date utilizează, ce reguli urmează și unde se află limitele sale. Aceasta creează încredere, face erorile mai ușor de urmărit și devine tot mai mult o cerință legală, de exemplu prin obligațiile de informare prevăzute de RGPD și de Regulamentul UE privind IA (AI Act). În practică, ajută documentația, citarea surselor, jurnalele și informările clare pentru persoanele vizate.

Cum ajută KI.ordo

Agenții KI.ordo își citează sursele, iar fluxurile înregistrează fiecare pas în mod trasabil.

Aflați mai multe

Subiecte

Transparență
Etica IA
Reglementare

Încercați KI.ordo

Agenți, fluxuri și șabloane într-un singur spațiu de lucru – demo gratuit de 24 de ore.

Porniți demo-ul

← Toți termenii

Termeni înrudiți

Transparența IA

Transparența IA înseamnă dezvăluirea faptului că este implicată IA, a datelor și surselor pe care se bazează rezultatele ei și a modului în care se iau deciziile. Aceasta include etichetarea conținutului IA, trimiteri trasabile la surse, jurnale și modificări documentate. Transparența creează încredere, ușurează remedierea erorilor și este în parte impusă prin lege, de exemplu prin obligațiile de transparență din AI Act, potrivit cărora oamenii ar trebui să poată recunoaște că interacționează cu o IA.

Transparență
Încredere
+1

Explicabilitate

Explicabilitatea (IA explicabilă, XAI) descrie cât de bine se poate înțelege de ce un sistem IA a ajuns la un anumit rezultat. Cuprinde metode care arată ce intrări au influențat cel mai mult o decizie, precum și ajutoare practice, cum ar fi trimiterile la surse și jurnalele. Explicabilitatea contează pentru încredere, remedierea erorilor și reglementare – de exemplu atunci când o bancă trebuie să justifice de ce a respins o cerere.

XAI
Transparență
+1

Interpretabilitatea modelului

Interpretabilitatea modelului descrie cât de bine pot înțelege oamenii cum ajunge un model de IA la rezultatele sale. Modelele simple, precum arborii de decizie, sunt din start ușor de citit; în cazul rețelelor neuronale complexe, pot ajuta tehnicile care evidențiază influența caracteristicilor individuale. Interpretabilitatea contează pentru depanare, pentru încredere și pentru cerințele de reglementare, de exemplu atunci când respingerea unui credit trebuie justificată.

explicabilitate
transparență
+1

Cadrul de reglementare al IA

Un cadru de reglementare al IA cuprinde legile, standardele și structurile de supraveghere care guvernează modul în care IA este dezvoltată și utilizată. În UE, legea centrală este AI Act (Regulamentul (UE) 2024/1689), care adoptă o abordare bazată pe risc: interdicțiile se aplică din februarie 2025, obligațiile pentru modelele IA de uz general din august 2025, iar obligațiile de transparență din august 2026. În urma „Digital Omnibus” (Regulamentul (UE) 2026/1744), obligațiile pentru sistemele cu risc ridicat se aplică de la 2 decembrie 2027 sau 2 august 2028 (situația la octombrie 2026; nu constituie consultanță juridică).

Reglementare
EU AI Act
+1