Ordlista

Förklarbarhet

Vad är Förklarbarhet?

Förklarbarhet (förklarbar AI, XAI) beskriver hur väl man kan förstå varför ett AI-system kom fram till ett visst resultat. Det omfattar metoder som visar vilka indata som påverkade ett beslut mest, liksom praktiska hjälpmedel som källhänvisningar och loggar. Förklarbarhet är viktig för förtroende, felsökning och reglering – till exempel när en bank måste motivera varför en ansökan avslagits.

Så hjälper KI.ordo

KI.ordo gör resultat spårbara: agenter anger sina källor och flöden loggar varje steg – det visar varifrån ett svar kommer, inte språkmodellens inre funktion.

Läs mer

Ämnen

XAI
Transparens
Förtroende

Prova KI.ordo

Agenter, flöden och mallar i en arbetsyta – gratis demo i 24 timmar.

Starta demo

← Alla begrepp

Relaterade begrepp

AI-transparens

AI-transparens innebär att öppet redovisa när AI är inblandad, vilka data och källor dess resultat bygger på och hur beslut fattas. Det omfattar märkning av AI-innehåll, spårbara källhänvisningar, loggar och dokumenterade ändringar. Transparens skapar förtroende, underlättar felsökning och krävs delvis enligt lag, till exempel genom transparenskraven i EU:s AI-förordning, enligt vilka människor ska kunna se att de interagerar med en AI.

Transparens
Förtroende
+1

Modelltolkbarhet

Modelltolkbarhet beskriver hur väl människor kan förstå hur en AI-modell kommer fram till sina resultat. Enkla modeller som beslutsträd är i sig lätta att läsa; för komplexa neurala nätverk kan tekniker som visar enskilda särdrags inverkan hjälpa. Tolkbarhet är viktig för felsökning, förtroende och regelkrav, till exempel när ett avslag på ett lån måste motiveras.

förklarbarhet
transparens
+1

Algoritmisk transparens

Algoritmisk transparens innebär att det går att förstå hur ett automatiserat system kommer fram till ett resultat: vilka data det använder, vilka regler det följer och var dess begränsningar finns. Det skapar förtroende, gör fel lättare att spåra och är i allt högre grad ett lagkrav, till exempel genom informationsskyldigheter enligt GDPR och EU:s AI-förordning. I praktiken hjälper dokumentation, källhänvisningar, loggar och tydlig information till berörda personer.

Transparens
AI-etik
+1

AI-etik

AI-etik behandlar de moraliska frågorna kring utveckling och användning av AI: rättvisa och diskriminering, transparens och förklarbarhet, dataskydd, ansvar för fel, säkerhet och effekterna på arbete och samhälle. För organisationer blir det konkret i riktlinjer, riskbedömningar, mänsklig tillsyn och ärlig kommunikation om AI:s begränsningar. Exempel: innan ett verktyg för CV-granskning införs kontrolleras det om det missgynnar vissa grupper.

Etik
Ansvar
+1