https://docs.google.com/presentation/d/e/2PACX-1vSpZPHVafy2GUXXjyUBTZznvBW33UT_R4ouKWk6bh26ONjmSlcViYrF4nJfNalLjg/pubembed?start=false&loop=false&delayms=3000
Os sistemas de recomendação tornaram-se onipresentes na experiência digital moderna, influenciando desde as músicas que ouvimos até os produtos que compramos online. Estas plataformas processam enormes volumes de dados de interação usuário-item para gerar sugestões personalizadas, mas frequentemente operam como "caixas-pretas" impenetráveis1. A Inteligência Artificial Explicável (XAI) em sistemas de recomendação emerge como uma necessidade crítica para construir confiança, transparência e responsabilidade nas decisões algorítmicas2.
Interface moderna de sistema de recomendação explicável
A explicabilidade em sistemas de recomendação não é apenas uma questão técnica, mas uma demanda crescente de usuários, reguladores e empresas que buscam compreender por que determinadas sugestões são feitas3. Esta transparência torna-se ainda mais crucial quando consideramos que estas recomendações influenciam decisões importantes em áreas como saúde, finanças e educação4.
Os sistemas de recomendação podem ser classificados em três categorias principais, cada uma com características específicas que afetam sua interpretabilidade:
Filtragem Baseada em Conteúdo: Utiliza características intrínsecas dos itens para gerar recomendações5. Este método oferece explicabilidade natural ao destacar similaridades entre itens baseadas em atributos como gênero, diretor ou características técnicas6. Por exemplo, um sistema pode explicar: "Recomendamos este filme porque você gostou de outros filmes de ficção científica dirigidos pelo mesmo diretor".
Filtragem Colaborativa: Baseia-se no princípio de que usuários com preferências similares no passado continuarão a ter gostos semelhantes7. Embora eficaz, este método enfrenta desafios significativos de interpretabilidade, pois as explicações dependem de identificar usuários similares e suas preferências8.
Sistemas Híbridos: Combinam múltiplas abordagens para superar limitações individuais, mas introduzem complexidade adicional na geração de explicações coerentes9.
Os sistemas de recomendação enfrentam o dilema fundamental entre precisão e interpretabilidade10. Modelos mais complexos, como redes neurais profundas, frequentemente alcançam maior precisão mas sacrificam a transparência11. Esta tensão é particularmente problemática quando consideramos: