A Inteligência Artificial Explicável (XAI) é um conjunto de processos e métodos que permite aos usuários humanos compreender e confiar nos resultados criados por algoritmos de aprendizado de máquina. Enquanto os modelos de "caixa preta" não permitem entender como uma IA chegou a uma decisão, a XAI busca transparência e interpretabilidade.

Diagrama conceitual de XAI mostrando modelos transparentes vs caixa preta

Problema da "Caixa Preta"

À medida que a IA se torna mais avançada, os humanos enfrentam desafios para entender como o algoritmo chegou a um resultado. Todo o processo se transforma numa "caixa preta" impossível de interpretar - nem mesmo os engenheiros que criam o algoritmo conseguem explicar exatamente o que acontece dentro dele.

Conceitos Fundamentais

Três Pilares da XAI:

• Transparência: capacidade de compreender completamente o modelo
• Interpretabilidade: possibilidade de entender a base para tomada de decisão
• Explicabilidade: fornecer explicações claras para previsões específicas

Princípios do NIST:

1. Explicação: sistemas fornecem evidências para todas as saídas

2. Significância: explicações compreensíveis pelos usuários

3. Exatidão: explicação reflete corretamente o processo do sistema

4. Limites: sistema opera apenas nas condições para as quais foi projetado Tipos de Modelos

5. Explicação: sistemas fornecem evidências para todas as saídas

6. Significância: explicações compreensíveis pelos usuários

7. Exatidão: explicação reflete corretamente o processo do sistema

8. Limites: sistema opera apenas nas condições para as quais foi projetado

Modelos de Caixa Branca

• Árvores de decisão
• Regressão linear
• Sistemas baseados em regras