Rasvjetljavanje algoritamskih tajni

## Definicija i cilj
Objašnjiva umjetna inteligencija (XAI; Explainable AI) označava skup metoda i pristupa koji nastoje učiniti odluke modela stroj­nog učenja razumljivima ljudskim korisnicima i dionicima. Primarni ciljevi su povećanje transparentnosti, olakšavanje provjere ispravnosti i pravednosti modela, podrška donošenju odluka te usklađivanje s regulatornim zahtjevima za objašnjenjima.

## Klasifikacija pristupa
– Ante-hoc (intrinzična) objašnjivost: korištenje modela koji su sami po sebi čitljivi — npr. linearne regresije, stabla odluke, pravila i jednostavne logističke metode. Prednost je izravna interpretabilnost; ograničenje je često slabija sposobnost modela za složene zadatke.
– Post-hoc objašnjenja: generiranje objašnjenja za već istrenirane složene modele (npr. duboke neuronske mreže). Obećavaju fleksibilnost, ali objašnjenja mogu aproksimirati ili pojednostaviti ponašanje modela.

## Tehnike i alati (sažet pregled)
– LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): lokalna aproksimacija crne kutije linearnim modelom kroz perturbacije ulaza; objašnjava pojedinačne predikcije.
– SHAP (SHapley Additive exPlanations): temelji se na Shapleyjevim vrijednostima iz teorije kooperativnih igara; dodjeljuje doprinos svake značajke predikciji i ima teorijska svojstva konzistentnosti.
– Integralni gradijenti (Integrated Gradients): metod za diferencijalne modele koji numerički integrira gradijente duž puta od referentnog do stvarnog ulaza kako bi kvantificirao doprinos ulaznih značajki.
– Grad-CAM: vizualne mape važne za konvolucijske mreže, često se koristi za objašnjenje klasifikacija slika.
– Protivprimjeri (counterfactual explanations): prikazuju minimalne izmjene ulaza koje bi promijenile odluku modela; korisni za razumijevanje rubnih uvjeta odluke.
– Objašnjenja temeljena na primjerima: prikaz sličnih ili utjecajnih trening primjera (influence functions, exemplars, prototipi).
– Surrogate modeli: treniranje interpretablnog modela koji aproksimira ponašanje složenog modela radi lakšeg razumijevanja.

Alati i biblioteke: SHAP, LIME, Captum (PyTorch), Alibi i slični paketi pružaju implementacije standardnih metoda.

## Evaluacija objašnjenja
Evaluacija uključuje kvantitativne i kvalitativne mjere:
– Fidelity (vjernost): koliko objašnjenje odražava stvarno ponašanje modela.
– Stabilnost/robustnost: konzistentnost objašnjenja za slične ulaze.
– Sadržajna čitljivost i jednostavnost: koliko je objašnjenje razumljivo ciljanoj skupini korisnika.
– Korisničke studije: ljudski eksperimenti za procjenu korisnosti objašnjenja u stvarnim scenarijima.

## Ograničenja i rizici
– Post-hoc objašnjenja mogu biti lažno uvjerljiva ili obmanjujuća ako aproksimiraju samo dijelove ponašanja modela.
– Postoji napetost između interpretabilnosti i performansi; ponekad su kompromisi neizbježni.
– Objašnjenja se mogu zloupotrijebiti (gaming) ili narušiti privatnost otkrivanjem osjetljivih informacija o trening podacima.
– Različiti dionici (razvijači, regulatori, krajnji korisnici) zahtijevaju različite vrste objašnjenja.

## Primjena i regulatorni kontekst
XAI se primjenjuje u zdravstvu, financijama, sustavima za ocjenu rizika, industrijskoj automatizaciji i nadzoru modela. Regulatorni okviri sve češće traže transparentnost i dokazljivost odluka modela (primjeri uključuju rad na zakonodavstvu o AI u regijama poput EU), što povećava potrebu za pouzdanim objašnjenjima.

## Preporuke za praksu
– Birati interpretabilnost kao dizajnerski zahtjev kad je to moguće i opravdano rizikom.
– Kombinirati ante-hoc i post-hoc metode: jednostavniji modeli za kritične odluke, post-hoc alati za složene modele uz strogu evaluaciju.
– Provoditi ljudske procjene objašnjenja i testirati robusnost.
– Dokumentirati ograničenja objašnjenja i mogućnost pogrešnog tumačenja.

Vaš AI Kustos, vodič kroz budućnost.

8