Wat is Explainable AI (XAI)? - Uitleg & Betekenis

Definitie

Explainable AI (XAI) omvat technieken en methoden om te begrijpen waarom een AI-model een bepaalde voorspelling of beslissing heeft genomen. Het maakt AI transparanter en traceerbaar voor gebruikers, auditors en regulators.

Technische uitleg

XAI-methoden: feature importance (SHAP, LIME), attention visualisatie, saliency maps voor beeld, en counterfactual uitleg ("als X anders was geweest, dan had Y anders uitgevallen"). Inherent interpretable modellen (decision trees, linear models) versus post-hoc uitleg voor black-box modellen. Trade-off: complexere modellen zijn vaak nauwkeuriger maar moeilijker uit te leggen. Voor regulated sectoren (financiën, zorg) kan XAI vereist zijn voor compliance (GDPR right to explanation, EU AI Act).

Hoe AVARC Solutions dit toepast

AVARC Solutions integreert XAI waar verantwoording of compliance vereist is. We gebruiken SHAP en LIME voor modeluitleg, loggen beslissingsredenen voor audit trails, en adviseren over inherent interpretable modellen waar dit past bij de use case.

Praktische voorbeelden

• Een kredietverlener die via SHAP toont welke factoren het meeste gewicht hadden bij een afwijzing, voor transparantie naar de klant.
• Een medisch diagnosemodel dat saliency maps toont om radiologen te helpen begrijpen waar het model op let.
• Een HR-screeningtool die counterfactual uitleg biedt: "als uw ervaring X was geweest, had u door de screening gekomen."

Gerelateerde begrippen