Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji (AI), organizacje z sektora finansowego, podatkowego oraz compliance stają w obliczu nowych wyzwań związanych z wykorzystywaniem zaawansowanych systemów analitycznych. Kluczowe pytanie brzmi, w jaki sposób zapewnić przejrzystość, dokładność tych systemów? Wytłumaczalna AI (ang. Explainable AI, XAI) oferuje odpowiedź na ten problem, umożliwiając lepsze zrozumienie działania algorytmów oraz uzasadnienie generowanych przez nie wyników.
Dla liderów, umiejętność wyjaśnienia, jak system AI dochodzi do określonych wniosków, jest kluczowa z kilku powodów. Po pierwsze, umożliwia ona skuteczniejsze zarządzanie ryzykiem i przestrzeganie przepisów. Po drugie, pozwala na eliminację uprzedzeń w modelach, które mogą prowadzić do błędnych decyzji o daleko idących konsekwencjach prawnych i finansowych. Wreszcie, zapewnia lepszą współpracę między człowiekiem a maszyną, co jest niezbędne do budowania zaufania do technologii AI.
Czym jest Explainable AI tak naprawdę?
Explainable AI (po polsku można przetłumaczyć to jako Wytłumaczalna AI, ale niestety jak to często bywa, terminologia powinna pozostać w sferze języka angielskiego) to systemy i modele zaprojektowane w taki sposób, aby dostarczały zrozumiałych dla człowieka informacji na temat swojego działania i sposobu dochodzenia do określonych wyników. W przeciwieństwie do tradycyjnych „czarnych skrzynek” AI, XAI zapewnia przejrzystość, umożliwiając interesariuszom zrozumienie logiki stojącej za wynikami generowanymi przez model. W praktyce ( a także pod wzgledem oceny ryzyka w przedsiębiorstwie) wytłumaczalność oznacza możliwość audytowania systemów AI pod kątem zgodności, identyfikacji potencjalnych uprzedzeń oraz zapewnienia, że procesy decyzyjne są spójne z ustalonymi zasadami.
Słów kilka o tym, dlaczego audytowalność AI jest koniecznością
- Zgodność z Regulacjami
Modele stosowane w tych obszarach muszą spełniać standardy zapewniające dokładność, sprawiedliwość i odpowiedzialność. Regulacje takie jak unijny AI Act kładą nacisk na przejrzystość, szczególnie w przypadku systemów AI uznawanych za wysokiego ryzyka. - Audytowalność i Odpowiedzialność
Systemy oparte na AI, wykorzystywane w zarządzaniu danymi (zwłaszcza tymi wrażliwymi- dane osobowe czy finansowe) muszą być audytowalne. Wytłumaczalność zapewnia możliwość wykazania, w jaki sposób podejmowane były decyzje – co jest kluczowe w obliczu kontroli regulacyjnych. Pomaga również w ustanowieniu mechanizmów odpowiedzialności, co jest istotne przy rozwiązywaniu sporów i uzasadnianiu procesów automatycznych. - Wykrywanie i Ograniczanie Uprzedzeń
Zapewnienie bezstronności w procesach decyzyjnych stanowi istotne wyzwanie. Explainable AI umożliwia organizacjom wykrywanie i korygowanie uprzedzeń w modelach, co jest szczególnie ważne przy zarządzaniu wrażliwymi danymi podatkowymi i finansowymi, gdzie dyskryminacja może skutkować poważnymi konsekwencjami prawnymi i finansowymi. - Lepsze Podejmowanie Decyzji
Explainable AI wspiera współpracę między ludźmi a AI poprzez dostarczanie jasnych uzasadnień dla generowanych rekomendacji. Na przykład podczas oceny ryzyk podatkowych lub analizy sprawozdań finansowych, wyjaśnialne modele umożliwiają ekspertom weryfikację wniosków i podejmowanie świadomych decyzji. - Bezpieczeństwo Danych i Ochrona Prywatności
Zarządzanie wrażliwymi danymi finansowymi i podatkowymi wymaga solidnych środków bezpieczeństwa. Przejrzyste systemy AI umożliwiają organizacjom identyfikację podatności i udoskonalanie strategii ochrony danych.
Jak można zapewnić transparentność modeli AI?
Ważne jest w tym miejscu wspomnieć, że pełna audytowalność systemów AI to zagadnienie złożone, a poniższa lista nie wyczerpuje kwestii prawnych czy compliance, które (zwłaszcza w przypadku używania AI na dużą skalę) muszą zostać zapewnione.
- Wybór Odpowiednich Modeli
Wykorzystywanie modeli AI znanych z interpretowalności, takich jak drzewa decyzyjne czy modele liniowe, tam gdzie jest to możliwe.
- Dokładna Dokumentacja
Zapewnienie pełnej dokumentacji systemów AI, obejmującej źródła danych treningowych, używane algorytmy oraz procesy decyzyjne.
- Regularne Audyty i Testy
Ciągła ocena systemów AI w celu zapewnienia zgodności i wydajności. Wprowadzenie mechanizmów sprawdzających sprawiedliwość i wykrywających uprzedzenia.
Nadzór Ludzki
- Utrzymywanie mechanizmów umożliwiających udział człowieka w procesach decyzyjnych AI, szczególnie w przypadku przetwarzania danych wysokiego ryzyka.
Explainable AI nie jest już luksusem, tylko koniecznością dla organizacji pracujących z danymi finansowymi i podatkowymi. W miarę jak wymagania regulacyjne nadal ewoluują, zdolność do zapewnienia przejrzystych, odpowiedzialnych i bezstronnych rozwiązań AI będzie kluczowym czynnikiem zapewniającym zgodność i utrzymanie zaufania. Organizacje, które już dziś inwestują w wytłumaczalność, będą lepiej przygotowane do wykorzystania potencjału AI przy jednoczesnym zarządzaniu ryzykiem.
