Bu, karar alma süreçlerini insan kullanıcılar için anlaşılabilir hale getirmek üzere tasarlanmış yapay zeka (YZ) modellerine atıfta bulunmaktadır. Yapay zeka modelleri, verileri analiz ederek ve belirli algoritmalar yoluyla sonuçlara ulaşarak kullanıcılar için değerli bilgiler sağlayabilir. Ancak, bu algoritmalar ve süreçler çoğu zaman karmaşık ve opak olabilir; bu da kullanıcıların bu süreçleri anlamasını zorlaştırabilir. İşte burada, açıklanabilir yapay zeka (Explainable AI – XAI) devreye girer. XAI, karar alma süreçlerini daha anlaşılabilir ve şeffaf hale getirmeyi amaçlayan bir yaklaşımdır. Bu, kullanıcıların modelin nasıl çalıştığını ve belirli bir sonuca nasıl ulaştığını anlamalarını sağlar, böylece güven ve benimseme oranını artırır.
Açıklanabilir yapay zeka, çeşitli teknolojiler ve yöntemler kullanarak modellenin iç işleyişini daha anlaşılır hale getirir. Örneğin, karar ağaçları (decision trees) ve kural tabanlı sistemler (rule-based systems) gibi görselleştirme teknikleri, kullanıcıların model tarafından yapılan seçimleri daha iyi anlamalarına yardımcı olabilir. Ayrıca, XAI aynı zamanda etik ve yasal uyumluluğu desteklemek için önemlidir. Örneğin, tıbbi teşhis sistemlerinde kullanıldığında, doktorlar algoritmanın nasıl bir sonuca ulaştığını bilmek isteyebilirler, çünkü bu bilgi, insan sağlığı üzerindeki önemli kararları etkileyebilir. Aynı şekilde, finansal kurumlar, kredi onay süreçlerinde kullanılan yapay zeka modellerinin şeffaf olmasını ve adil kararlar vermesini sağlamak zorundadır. Bu nedenle, XAI, sadece teknik bir gereklilik değil, aynı zamanda etik ve yasal bir zorunluluktur.
XAI’nin kullanıldığı bazı pratik örnekler, önyargı tespitinde ve hata analizinde de çok kıymetlidir. Örneğin, bir yapay zeka modelinin belirli bir demografik gruba karşı önyargılı olup olmadığını tespit etmek, insan kullanıcılar tarafından anlaşılan açıklamalar sayesinde mümkün hale gelir. Ayrıca, hata durumlarında modelin nerede ve neden yanıldığını anlamak, gelecekteki hataları minimize etmek için kritik öneme sahiptir. Sonuç olarak, yapay zeka ve makine öğrenimi sistemlerinin başarılı bir şekilde benimsenmesi ve uygulanması, sadece teknik doğrulukla değil, aynı zamanda bu süreçlerin açık, anlaşılabilir ve şeffaf olmasıyla mümkündür. Açıklanabilir yapay zeka, bu hedeflere ulaşmada kilit bir rol oynar ve bu nedenle modern teknolojinin vazgeçilmez bir bileşeni haline gelmiştir.