Explicabilidade na IA (XAI): por que você precisa entender como a IA pensa

Hora do Papo Bon sobre IA (Inteligência Artificial). Agradeço sua leitura e vamos fazer valer o seu tempo!

Hoje mergulharemos em um conceito cada vez mais importante no mundo da inteligência artificial: explicabilidade. Sim, é uma palavra complicada, mas calma, vou te explicar de forma bem simples e direta. Este texto é para você que já teve ou ainda tem dúvidas sobre como a IA toma decisões e, principalmente, como ela pode justificá-las. Vamos nessa?

Entendendo o que é explicabilidade na IA

Explicabilidade, ou XAI (lê-se équis ei ái), em inglês Explainable Artificial Intelligence, ou inteligência artificial explicável, está no centro das discussões atuais sobre inteligência artificial. Basicamente, trata-se da capacidade de uma IA não apenas tomar decisões, mas também explicar o motivou que a levou a chegar às suas conclusões. E por que isso é importante? Porque ninguém quer confiar cegamente em uma "caixa preta". A gente quer saber como e por que a IA chegou ao resultado apresentado.

Por que isso é importante?

Agora, pensa comigo. Você vai ao médico, faz exames, e uma IA entra em cena e dá o diagnóstico. Show, tecnologia funcionando! Mas como a máquina chegou a essa conclusão? Na área da saúde, por exemplo, a explicabilidade é crítica. A IA precisa ser capaz de detalhar os passos que levaram ao diagnóstico, para que o médico possa conferir e entender se o resultado faz sentido. Afinal, vidas estão em jogo. Percebeu que o médico continua tendo papel importante ao analisar a conclusão da IA?

Onde a XAI já está fazendo a diferença?

Os setores da saúde e das finanças são os mais afetados, mas não para por aí. O impacto da explicabilidade está se espalhando para outras áreas, como o direito, a educação e até a segurança. Em processos jurídicos, por exemplo, algoritmos já estão sendo usados para sugerir sentenças. Mas sem explicações claras, o sistema pode perder credibilidade. Na educação, IA que personaliza o aprendizado também precisa justificar suas recomendações, ajudando professores a entender melhor o desempenho dos alunos. Olha os professores, seres humanos, de novo no papel central.

Como funciona a "caixa preta" da IA?

Quando falamos de IA, muitas vezes estamos lidando com sistemas complexos que processam uma quantidade gigantesca de dados e chegam a decisões que nem sempre são claras para nós, meros mortais. É como se existisse uma “caixa preta” onde as operações acontecem, mas sem mostrar claramente como as escolhas foram feitas. A explicabilidade quebra essa caixa preta, tornando todo o processo mais acessível e compreensível.

O futuro da explicabilidade na IA

A tendência é que a XAI se torne ainda mais relevante com o passar do tempo. A tecnologia está avançando, e cada vez mais setores estão adotando a IA. Isso significa que a demanda por explicações transparentes vai aumentar. Afinal, o uso de IA deve ser uma ferramenta que nos ajude, e não um enigma sem respostas.

A nossa confiança na IA vem justamente dessa transparência. E, honestamente, quem não quer confiar em uma tecnologia que promete facilitar tanto nossas vidas?

Semana que vem a gente continua esse papo sobre IA e tecnologia. Até lá!

P.S. Papo Bon, com ene, é uma corruptela com o nome Bonassa.

Fábio Bonassa é radialista e jornalista (MTb 81674/SP), e escreve sobre IA (Inteligência Artificial) e tecnologia.