3.3.4. Yorumlanabilirlik ve Açıklanabilirlik

Şekil 3.50. Yorumlanabilirlik ve Açıklanabilirlik.
Not. Dijital Eğitim Koordinatörlüğü. Creative Commons Lisansları (CC BY NC-ND)

Modern yapay zekâ modelleri, özellikle derin öğrenmeye dayalı olanlar, çoğu zaman bir “kara kutu” gibi çalışır. Bu modelleri oluşturan kişiler bile, modelin neden belirli bir çıktıyı ürettiğini tam olarak bilemez veya açıklayamaz. Bu şeffaflık eksikliği, özellikle yüksek risk taşıyan sektörlerde önemli zorluklar yaratır.

Yapay Zekâda Şeffaflık Zorlukları

Bir modelin nasıl karar verdiğini anlamak, özellikle sağlık ve finans gibi güvenin kritik olduğu alanlarda büyük önem taşır. Bu, sadece teknik bir merak değil, aynı zamanda etik, yasal ve operasyonel bir gerekliliktir.

Gerçek Hayattan Bir Örnek

Bir sağlık yapay zekâ modelinin bir tedavi önerisinde bulunduğunu düşünelim. Doktorun bu öneriye güvenebilmesi ve hastasına uygulayabilmesi için, modelin neden bu tedaviyi seçtiğini açıklayabilmesi gerekir. Aksi takdirde, modelin tavsiyesi, temelsiz bir inançtan öteye geçemez ve hasta güvenliğini riske atabilir. Benzer şekilde, bir finans modeli kredi başvurusunu reddettiğinde, başvurana neden reddedildiğini açıklayabilmek yasal bir zorunluluk olabilir.

Çözümler

Yapay zekâ modellerindeki bu şeffaflık sorununu çözmek için çeşitli yaklaşımlar ve araçlar geliştirilmiştir:

• Basitleştirme Teknikleri (Explainable AI – XAI):
  • LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Bu araç, belirli bir tahmini (yerel olarak) basitleştirilmiş, anlaşılır bir model kullanarak açıklar. Modelin karmaşık yapısına bağlı kalmadan, herhangi bir tahminin ardındaki ana faktörleri vurgular.
  • SHAP (SHapley Additive exPlanations): Oyun teorisine dayanan bu yöntem, her bir özelliğin modelin tahmini üzerindeki katkısını adil bir şekilde dağıtarak açıklar. Bu sayede, hangi girdilerin kararı ne yönde etkilediği net bir şekilde görülür.
  • Not: Bu teknikler kitabın kapsamı dışında olduğundan burada yalnızca genel bir bakış sunulmaktadır.
• Görselleştirme Araçları:
  • Grafikler ve diyagramlar, modelin karar verme süreçlerini veya özellikler arasındaki ilişkileri net bir şekilde aktarmada oldukça faydalı olabilir. Örneğin, özellik önem grafikleri veya karar ağaçlarının görselleştirilmesi, modelin hangi faktörlere daha fazla ağırlık verdiğini anlamayı kolaylaştırır.

Bu çözümler, “kara kutu” modellerin iç işleyişine ışık tutarak, yapay zekâya olan güveni artırmayı ve özellikle hassas alanlarda daha bilinçli kararlar alınmasını sağlamayı hedefler. Yapay zekânın geleceği, yalnızca tahmin gücünde değil, aynı zamanda bu tahminlerin nasıl yapıldığını açıklama yeteneğinde yatmaktadır.