La Inteligencia Artificial Explicable sirve, principalmente, para hacer que el proceso de toma de decisiones de la IA sea comprensible para los usuarios, mejorando su transparencia, aumentando la confianza en los sistemas y permitiendo una mayor rendición de cuentas.
La Inteligencia Artificial Explicable (conocida como XAI por las siglas en inglés de Explainable Artificial Intelligence) son sistemas que operan como ‘cajas negras’, generando resultados mediante procesos complejos que normalmente son opacos o difíciles de interpretar para los usuarios. Para dominar estos sistemas de manera profesional, en UNIR puedes profundizar en este concepto a través de nuestro Curso en IA y Data Science.
¿Qué es la Inteligencia Artificial Explicable (XAI)?
Para definir qué es la Inteligencia Artificial Explicable o XAI, la definición más extendida es la del conjunto de procesos y métodos que permiten a los usuarios comprender y confiar en los resultados y los productos creados por los algoritmos de machine learning.
Dicho de otra manera, la Inteligencia Artificial Explicable son herramientas que permiten a los humanos comprender y confiar en los resultados de los modelos de aprendizaje automático.
Principales objetivos de la XAI
La XAI tiene como objetivo ofrecer transparencia en Inteligencia Artificial a los usuarios, permitiéndoles comprender cómo y por qué un sistema de IA toma determinadas decisiones.
La importancia de XAI en la IA radica en garantizar que los sistemas de Inteligencia Artificial actúen de forma justa, sin sesgos y con resultados seguros y verificables.
¿Cómo funciona la Inteligencia Artificial Explicable?
Para saber cómo funciona la Inteligencia Artificial Explicable debemos señalar que el Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) de Estados Unidos establece cuatro principios clave en la XAI para garantizar que los sistemas de IA sean transparentes, comprensibles y confiables para los usuarios: explicabilidad, justificabilidad, precisión y límites del conocimiento.
Interpretabilidad vs explicabilidad
Los dos primeros principios de la XAI (Inteligencia Artificial Explicable) son la interpretabilidad en IA (Explainability) y la justificabilidad (meaningful):
- Explicabilidad se refiere a que la IA debe proporcionar explicaciones claras y comprensibles sobre cómo la Inteligencia Artificial toma decisiones y realiza recomendaciones.
- Justificabilidad tiene que ver con que esas explicaciones sean significativas y comprensibles para los usuarios.
Métodos para explicar modelos de IA
Un modelo de IA es un programa que ha sido entrenado con un conjunto de datos para reconocer determinados patrones o tomar decisiones automatizadas sin más intervención humana. Para ello utilizan distintos algoritmos a las entradas (inputs) de datos relevantes para lograr las salidas (outputs) para las que han sido programados.
Con el fin de mejorar la comprensión y la transparencia del proceso de toma de decisiones, se utilizan diferentes modelos de IA explicables que podemos clasificar en dos grupos:
- Métodos globales: ofrecen una visión general del comportamiento del modelo y proporcionan información sobre las variables que más influyen en las predicciones a nivel general, es decir, a través de todo el conjunto de datos.
- Métodos locales: se centran en explicar una predicción específica de un solo punto de datos y son útiles cuando se necesita entender cómo llegó un modelo a una decisión particular. Dentro de esta categoría podemos encontrar métodos como LIME o Valores de Shapley, que son de los más utilizados.
Ventajas y desafíos de la IA explicable
Son muchos los beneficios de la Inteligencia Artificial Explicable:
- Permite la producción rápida de modelos de IA, garantizando la interpretabilidad de algoritmos y la explicabilidad.
- Se aceleran los resultados de la IA, pues la monitorización y evaluación continua permiten ajustar y mejorar el rendimiento del modelo para optimizar los resultados.
- Ayuda a mitigar riesgos normativos y asegura la responsabilidad algorítmica de la IA.
Uno de los principales desafíos de la Inteligencia Artificial Explicable es encontrar el equilibrio entre la capacidad predictiva de un modelo de IA y su explicabilidad. Por eso suelen utilizarse enfoques híbridos que integren métodos de explicación a posteriori de las decisiones tomadas con modelos complejos. Uno de los ejemplos de Inteligencia Artificial Explicable sería un banco que implemente un sistema de aprendizaje para detectar el fraude, usando al mismo tiempo valores SHAP (una técnica de predicción) para auditar las decisiones del modelo y garantizar que estas no sean discriminatorias.
Beneficios para la transparencia y confianza
Cuando hablamos de la XAI en machine learning, destacan sus beneficios en cuestión de transparencia y confiabilidad en Inteligencia Artificial. Un sistema explicable permite a los usuarios auditar y revisar las decisiones tomadas por la IA. Se ha avanzado mucho en la capacidad de estos sistemas para explicar su razonamiento, aunque es esencial que el usuario aplique su propio criterio para distinguir qué es lógico o ilógico y verifique que esa explicación sea correcta.
XAI y la ética en Inteligencia Artificial
La nueva legislación de la Comisión Europea sobre Inteligencia Artificial establece un marco legal para abordar los riesgos y sesgos de la IA, con el fin de garantizar la seguridad y los derechos fundamentales de los usuarios. El papel de la XAI, en este sentido, es ayudar a cumplir con los estándares regulatorios en cuanto a ética y responsabilidad.
La IA explicable surge como mecanismo de control para garantizar la ética en Inteligencia Artificial. Los modelos de IA que incorporan XAI tratan de evitar sesgos, ya que esto puede tener un impacto negativo en los usuarios.
Cuando se desarrolla un modelo de IA es esencial que los datos utilizados no se encuentren sesgados. De lo contrario, sus resultados y la interacción con el usuario también lo estarán. Por tanto, es fundamental un enfoque responsable del desarrollo de la IA, y para eso surge la XAI. Para adoptar la IA de forma responsable, se deben integrar principios éticos en las aplicaciones y procesos de IA mediante la creación de sistemas de IA basados en la confianza y la transparencia.
Futuro de la Inteligencia Artificial Explicable
El mundo depende cada vez más de la IA y, por eso, la comprensión y la confianza de los usuarios en los resultados generados es esencial, de ahí que la Inteligencia Artificial Explicable sea fundamental para construir un futuro responsable.
A medida que avanza la IA, los propios expertos que crean los algoritmos tienen dificultades para comprender por completo cómo se llega a un resultado específico. Esto hace indispensable el uso de la XAI.
Aplicar técnicas avanzadas para hacer que la Inteligencia Artificial sea comprensible y transparente para todos debe ser un compromiso de las empresas creadoras de modelos de IA.
BIBLIOGRAFÍA:
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