Simpel gezegd, wanneer je de processen die AI ondersteunen niet kunt zien, kun je niet zeker zijn van de eerlijkheid, nauwkeurigheid of betrouwbaarheid. Dit wordt met name problematisch wanneer AI-systemen worden gebruikt in gevoelige gebieden waar bevooroordeelde of gebrekkige beslissingen ernstige gevolgen kunnen hebben. Modellen die zijn getraind op onvolledige of niet-representatieve gegevens, kunnen bijvoorbeeld op basis van demografische factoren op onwettige wijze leningen weigeren. In de gezondheidszorg kan AI ziekten bij ondervertegenwoordigde populaties verkeerd diagnosticeren vanwege de beperkte diversiteit in trainingsgegevens. Bevooroordeelde gegevens bij rekrutering kunnen kandidaten op onrechtvaardige wijze screenen op basis van geslacht of etniciteit. Zonder uitleg kunnen deze problemen onopgemerkt blijven.

Verklaarbare AI stelt bedrijven in staat verantwoording af te leggen en de ondersteuning te bieden die ze nodig hebben om het vertrouwen van gebruikers en toezichthouders te behouden. XAI ondersteunt niet alleen eerlijkheid, maar ook modelmonitoring en helpt risico's in verband met compliance, beveiliging en reputatieschade te beperken.

Naarmate machine learning-modellen steeds complexer worden, met name die met deep learning of neurale netwerken, wordt het begrijpen van hun gedrag ook steeds lastiger. XAI biedt de tools en frameworks die nodig zijn om zelfs geavanceerde algoritmen transparant en inzichtelijk te maken, waardoor bedrijven met een grotere verantwoordelijkheid en precisie kunnen werken.

Bij het implementeren van verklaarbare AI moeten organisaties rekening houden met verschillende belangrijke overwegingen om transparantie, verantwoording en effectief gebruik van AI-systemen te waarborgen. Hoewel specifieke groepen dit op verschillende manieren kunnen benaderen, is men het er over het algemeen over eens dat deze overwegingen in vijf categorieën vallen:

Eerlijkheid en het wegnemen van vooroordelen

AI-systemen moeten zorgvuldig worden gecontroleerd op vooroordelen die kunnen leiden tot oneerlijke of discriminerende resultaten. Dit omvat het regelmatig scannen van implementaties op mogelijke vooroordelen in de gegevens of in de AI-besluitvormingsprocessen en vervolgens stappen ondernemen om deze vooroordelen te beperken.

Beperking van afwijkende modellen

Als gevolg van veranderingen in invoergegevens of andere veranderende omstandigheden kunnen AI-modellen in productieomgevingen anders gaan presteren dan in hun trainingsfase. Het monitoren en analyseren van de modelprestaties kan helpen deze afwijkingen aan te pakken, zodat de uitvoer nauwkeurig en relevant blijft.

Modelrisicobeheer

Bij onjuist beheer kunnen AI-modellen risico's met zich meebrengen die gemakkelijk van invloed kunnen zijn op bedrijfsactiviteiten of de compliance met regelgeving kunnen belemmeren. Door risiconiveaus te kwantificeren en hardnekkige prestatieproblemen te analyseren, beschikken organisaties over de benodigde middelen om systeemproblemen aan het licht te brengen en aan te pakken voordat ze kunnen escaleren.

Automatisering van de levenscyclus

Efficiënt beheer van de levenscyclus van AI-modellen (het bouwen, implementeren, monitoren en bijwerken ervan) is essentieel voor het handhaven van transparantie en bruikbaarheid. Het automatiseren van deze processen vermindert de handmatige inspanning die nodig is om de modelprestaties bij te houden, afhankelijkheden te identificeren en updates uit te voeren. Bovendien kunnen organisaties met behulp van geïntegreerde platforms ervoor zorgen dat hun modellen nauwkeurig blijven en in de loop van de tijd gemakkelijk uit te leggen zijn.

Geschikt voor multicloud

De implementatie van AI in hybride omgevingen, inclusief openbare en private clouds, vereist flexibiliteit en consistentie. Door ervoor te zorgen dat verklaarbare AI in deze omgevingen effectief functioneert, wordt consistent toezicht bevorderd, ongeacht waar de AI actief is.

XAI vertrouwt op gestructureerde processen en technieken om ervoor te zorgen dat AI-systemen resultaten produceren die begrijpelijk en transparant zijn. Hieronder staan de belangrijkste stappen en methoden om AI verklaarbaar te maken:

• Governance en standaarden vaststellen
  Organisaties moeten AI-governancecommissies vormen om ontwikkelingsteams te begeleiden en duidelijke standaarden voor verklaringen op te stellen. Door vanaf het begin uitleg in richtlijnen voor verantwoorde AI op te nemen, blijft het een kernprincipe gedurende de gehele AI-levenscyclus.

• Concentreren op gegevenskwaliteit en beperking van vooroordelen
  Hoogwaardige trainingsgegevens zijn essentieel voor verklaarbare AI. Ontwikkelaars moeten gegevenssets op vooroordelen onderzoeken, irrelevante gegevens uitsluiten en strategieën implementeren om vooroordelen te verminderen voordat de training begint. Transparante gegevensmethoden verbeteren het vertrouwen in het AI-systeem.

• Modellen ontwerpen met het oog op verklaarbaarheid
  AI-systemen bouwen met het oog op verklaarbaarheid houdt in dat algoritmen worden geselecteerd die uitvoer produceren die kan worden herleid naar specifieke kenmerken of lagen van het model. Dit zorgt ervoor dat elke beslissing of voorspelling kan worden begrepen en gerechtvaardigd door de onderliggende logica te onderzoeken.

• Verklaarbare AI-technieken gebruiken
  Technieken zoals Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) verduidelijken hoe modellen resultaten classificeren of voorspellen, terwijl Deep Learning Important Features (DeepLIFT) beslissingen via neurale netwerken traceert naar hun bronkenmerken.

• Zorgen voor een goed begrip van beslissingen
  AI-systemen moeten duidelijke uitleg geven over hun uitvoer in termen die mensen kunnen begrijpen. Het onderwijzen van gebruikers over hoe het systeem werkt helpt de kloof tussen technische complexiteit en praktisch gebruik te overbruggen, waardoor AI-beslissingen toegankelijker en betrouwbaarder worden.

Door de werking van AI-systemen te verduidelijken, levert XAI een reeks oplossingen voor verschillende organisatorische uitdagingen. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste voordelen:

• Optimale risicobeperking
  XAI helpt organisaties potentiële problemen te identificeren, zoals bevooroordeelde of onjuiste voorspellingen, voordat deze leiden tot reputatieschade, juridische of operationele risico's. Deze actieve aanpak minimaliseert kostbare fouten en zorgt ervoor dat AI vastgestelde standaarden op elkaar afstemt.

• Verhoogde productiviteit
  Met duidelijke inzichten in de manier waarop modellen beslissingen nemen, kunnen technische teams sneller fouten of inefficiënties identificeren. Dit stroomlijnt het proces van monitoring en onderhoud van AI-systemen, waardoor teams zich kunnen richten op het verbeteren van de prestaties.

• Meer vertrouwen
  Transparantie in AI-besluitvorming bevordert het vertrouwen bij belanghebbenden op alle niveaus. Als gebruikers begrijpen waarom een systeem aanbevelingen doet, is de kans groter dat ze vertrouwen tonen in de besluitvormingsprocessen.

• Minder vooroordelen
  Door te laten zien hoe modellen gegevens interpreteren, stelt XAI organisaties in staat oneerlijke patronen of vooroordelen te detecteren en aan te pakken. Dit helpt ervoor te zorgen dat AI-systemen volledig rechtvaardige beslissingen nemen en voldoen aan ethische verwachtingen.

• Betere besluitvorming
  Verklaarbare AI biedt bruikbare inzichten in de factoren die voorspellingen bepalen. Dankzij deze inzichten kunnen bedrijven hun strategieën verfijnen, interventies verbeteren en resultaten effectiever beïnvloeden.

• Verbeterde AI-implementatie
  Wanneer werknemers een AI-systeem begrijpen en vertrouwen, neemt het aantal implementaties toe. XAI stelt bedrijven in staat om het vertrouwen van interne gebruikers op te bouwen, zodat AI-toepassingen zonder weerstand in workflows worden geïntegreerd.

• Verbeterde compliance
  XAI betekent dat AI-modellen eenvoudig kunnen worden gecontroleerd en gevalideerd tegen evoluerende wetten. Door gedetailleerde uitleg te geven over beslissingen, kunnen organisaties aantonen dat ze aan de regels voldoen en zo de boetes vermijden die voortvloeien uit het niet naleven van de vastgestelde voorschriften.

Hoewel verklaarbare AI vele voordelen biedt, is het niet zonder beperkingen. Hieronder staan enkele van de belangrijkste uitdagingen die met XAI samenhangen:

• Trainingsuitdagingen
  Het creëren van AI-systemen die hun redenering kunnen verklaren is vaak complexer en arbeidsintensiever dan het bouwen van traditionele black-box modellen. Ontwikkelaars hebben wellicht gespecialiseerde tools en frameworks nodig om ervoor te zorgen dat de modellen interpreteerbaar blijven zonder dat dit ten koste gaat van de bruikbaarheid.

• Beperkende complexiteit
  Sommige XAI-modellen zijn nog steeds moeilijk te begrijpen, zelfs voor experts. Dit geldt met name voor zeer ingewikkelde neurale netwerken. Vereenvoudigde uitleg kan helpen, maar het risico bestaat dat kritieke details worden weggelaten. Door gedetailleerde uitleg te combineren met toegankelijke samenvattingen kan XAI-uitvoer nuttig zijn voor verschillende doelgroepen.

• Verificatie-uitdagingen
  Het verifiëren van de nauwkeurigheid en volledigheid van door XAI gegenereerde toelichtingen kan moeilijk zijn, met name voor modellen die grote gegevenssets verwerken. Dit probleem kan leiden tot onvolledige audits of gebrekkige inzichten. Het gebruik van gelaagde verklaringstechnieken die zowel overzichten op hoog niveau als gedetailleerde audittrails bieden, kan de verificatie beter beheersbaar maken.

• Oververeenvoudiging
  XAI-systemen kunnen complexe modellen oververeenvoudigen om ze gemakkelijker te interpreteren te maken. Dit compromis kan leiden tot misverstanden of fouten in de besluitvorming. Om dit tegen te gaan, moeten organisaties duidelijke en nauwkeurige verklaringen prioriteren, zonder essentiële details te verwijderen.

• Kwesties met betrekking tot gegevensprivacy
  Door de aard ervan vereist XAI meer transparantie, waardoor gevoelige of vertrouwelijke informatie kan worden blootgesteld. Om dit te beperken, kunnen organisaties protocollen voor beveiligde gegevensverwerking implementeren en de omvang van de gegevens in de toelichting beperken.

• Integratieproblemen
  Het toevoegen van XAI-mogelijkheden aan bestaande AI-systemen kan aanzienlijke wijzigingen in workflows, tools en infrastructuur vereisen, met name in organisaties die verouderde systemen gebruiken. Het gebruik van modulaire XAI-tools die met de huidige processen kunnen worden geïntegreerd, kan onderbrekingen verminderen en de implementatie in het proces vereenvoudigen.

Door de werking van AI-systemen te verduidelijken, levert XAI een reeks oplossingen voor verschillende organisatorische uitdagingen. Hieronder volgen enkele van de belangrijkste voordelen:

• Optimale risicobeperking
  XAI helpt organisaties potentiële problemen te identificeren, zoals bevooroordeelde of onjuiste voorspellingen, voordat deze leiden tot reputatieschade, juridische of operationele risico's. Deze actieve aanpak minimaliseert kostbare fouten en zorgt ervoor dat AI vastgestelde standaarden op elkaar afstemt.

• Verhoogde productiviteit
  Met duidelijke inzichten in de manier waarop modellen beslissingen nemen, kunnen technische teams sneller fouten of inefficiënties identificeren. Dit stroomlijnt het proces van monitoring en onderhoud van AI-systemen, waardoor teams zich kunnen richten op het verbeteren van de prestaties.

• Meer vertrouwen
  Transparantie in AI-besluitvorming bevordert het vertrouwen bij belanghebbenden op alle niveaus. Als gebruikers begrijpen waarom een systeem aanbevelingen doet, is de kans groter dat ze vertrouwen tonen in de besluitvormingsprocessen.

• Minder vooroordelen
  Door te laten zien hoe modellen gegevens interpreteren, stelt XAI organisaties in staat oneerlijke patronen of vooroordelen te detecteren en aan te pakken. Dit helpt ervoor te zorgen dat AI-systemen volledig rechtvaardige beslissingen nemen en voldoen aan ethische verwachtingen.

• Betere besluitvorming
  Verklaarbare AI biedt bruikbare inzichten in de factoren die voorspellingen bepalen. Dankzij deze inzichten kunnen bedrijven hun strategieën verfijnen, interventies verbeteren en resultaten effectiever beïnvloeden.

• Verbeterde AI-implementatie
  Wanneer werknemers een AI-systeem begrijpen en vertrouwen, neemt het aantal implementaties toe. XAI stelt bedrijven in staat om het vertrouwen van interne gebruikers op te bouwen, zodat AI-toepassingen zonder weerstand in workflows worden geïntegreerd.

• Verbeterde compliance
  XAI betekent dat AI-modellen eenvoudig kunnen worden gecontroleerd en gevalideerd tegen evoluerende wetten. Door gedetailleerde uitleg te geven over beslissingen, kunnen organisaties aantonen dat ze aan de regels voldoen en zo de boetes vermijden die voortvloeien uit het niet naleven van de vastgestelde voorschriften.

Met de toenemende complexiteit van AI-systemen is het hebben van transparante, interpreteerbare modellen niet langer optioneel. ServiceNow AI-oplossingen integreren verklaarbaarheid direct in workflows, waardoor het gemakkelijk voor organisaties wordt om generatieve AI (GenAI) en AI-agents te gebruiken, terwijl de verantwoording jegens, en het vertrouwen van, de gebruiker behouden blijven. 

ServiceNow's benadering van XAI is gebaseerd op het vertrouwde Now Platform®, dat XAI-mogelijkheden integreert in bedrijfsworkflows zonder complexe integraties. Controller voor generatieve AI en Now Assist for Search verbinden naadloos met toonaangevende grote taalmodellen (LLM's), waardoor organisaties AI-gestuurde inzichten op transparante en eenvoudige wijze in hun processen kunnen verwerken. En door samen te werken met partners zoals NVIDIA en Hugging Face, zorgt ServiceNow ervoor dat zijn AI-innovaties beveiligd, betrouwbaar en in lijn met de best practices in de branche zijn.  

Ben je klaar om de impact van verklaarbare AI zelf te zien? Probeer de demo van ServiceNow vandaag nog en ontdek hoe je slimme technologie kunt gebruiken.