Waarom is Explainable AI belangrijk? 

“Explainable AI wordt steeds belangrijker in ons dagelijks leven. Vooral omdat AI-modellen complexer worden en we meer afhankelijk worden van hun uitkomsten. Het concept van Explainable AI draagt bij aan ons begrip van hoe deze systemen beslissingen nemen. Zonder dit begrip kunnen er problemen ontstaan, zoals onrechtvaardige of discriminerende uitkomsten. Dit kan optreden wanneer het AI-systeem bepaalde groepen mensen benadeelt zonder duidelijke reden. Bovendien kan het lastig zijn om fouten of bias (vooringenomenheid) in het systeem op te sporen en te corrigeren. Explainable AI biedt inzicht in de werking van het systeem en de redenen achter zijn beslissingen. Dit vergroot het vertrouwen en helpt bij het identificeren en corrigeren van fouten. Dat draagt bij aan eerlijkheid, transparantie en betrouwbaarheid van AI-systemen, wat essentieel is voor voortdurende optimalisatie en prestatieverbetering." 

Hoe versterkt Explainable AI het vertrouwen in

IT-systemen? 

“Vertrouwen is een fundamenteel element in elke IT-implementatie. Als de modellen onverwacht gedrag vertonen moet er gekeken worden hoe deze output tot stand is gekomen. Explainable AI draagt bij aan het versterken van dit vertrouwen doordat het developers en gebruikers in staat stelt de interne werking van een model te begrijpen. Als gebruikers begrijpen welk proces een AI-systeem doorloopt om tot de beslissing te komen, vermindert dit de onzekerheid en maakt het gemakkelijker om de beslissingen van het systeem te accepteren en te vertrouwen.” 

Welke voordelen biedt Explainable AI aan professionals? 

“Explainable AI biedt diverse voordelen voor IT-professionals. Allereerst vereenvoudigt het de interpretatie van modelresultaten, wat leidt tot een snellere probleemoplossing. Een voorbeeld hiervan is wanneer een AI-systeem borstkanker in een vroeg stadium kan herkennen via image recognition en dat bijvoorbeeld bepaalde gezonde cellen als kankercellen worden gezien. Als het systeem kan uitleggen waarom het deze cellen als gevaarlijk beschouwt, kan er efficiënter een oplossing worden gevonden om dit gedrag te corrigeren. Dit proces van begrijpen en aanpassen maakt het implementeren van veranderingen eenvoudiger, omdat professionals niet alleen vertrouwen op de output van het systeem, maar ook begrijpen hoe deze tot stand komt. Ten tweede faciliteert Explainable AI duidelijkere communicatie tussen ontwikkelaars en gebruikers, wat cruciaal is in een multidisciplinaire omgeving. Door inzicht te verschaffen in de werking van AI-systemen, kunnen professionals de prestaties van deze systemen verbeteren en betere resultaten behalen. 

Hoe kunnen IT-professionals effectief Explainable AI toepassen? Heb je tips om dit te doen?  

Tip 1. Gebruik begrijpelijke modellen

“Kies voor modellen die van nature beter interpreteerbaar zijn, zoals beslisbomen of lineaire modellen. Deze modellen zijn minder complex en makkelijker te volgen. Houd er rekening mee dat deze modellen voor complexe problemen niet voldoende zijn.” 

Tip 2. Explainability tools

Maak gebruik van speciale tools en frameworks die zijn ontworpen om de besluitvormingsprocessen van AI-systemen inzichtelijk te maken. Voorbeelden hiervan zijn LIME, SHAP en TensorBoard.” 

Tip 3. Inzichtelijke visualisaties

"Gebruik visuele representaties van model beslissingen.

Dit helpt bij het begrijpen van de logica achter de beslissingen.” 

Tip 4. Continue evaluatie

"Blijf het model evalueren en verklaren, vooral bij nieuwe gegevens of veranderende omstandigheden. Als de omstandigheden veranderen kan het zijn dat het huidige model niet meer de meest geschikte is voor dat probleem. Dus, evalueer steeds welk AI-systeem het meest geschikt is.”