Apa itu Explainable AI?
Kecerdasan buatan (AI) adalah sesuatu yang sudah biasa kita dengar dan menjadi bagian dalam kehidupan kita sehari-hari, mulai dari aplikasi sederhana hingga teknologi canggih. Tetapi, seiring dengan semakin kompleksnya AI, muncul kebutuhan untuk membuatnya lebih transparan dan bisa dipahami oleh pengguna. Maka dari itu, muncullah explainable AI. Berbeda dengan AI yang biasa kita gunakan, Explainable AI (XAI) adalah sebuah AI yang diprogram untuk bisa menggambarkan tujuan, dasar, pemikiran dan proses pengambilan keputusan dengan bahasa yang mudah dipahami oleh manusia. AI yang biasa kita gunakan dalam kehidupan sehari-hari cenderung mengambil keputusan dengan algoritma kompleks yang sulit dipahami oleh pengguna, sebaliknya XAI memberikan transparansi dan penjelasan yang mudah dipahami oleh manusia sehingga meningkatkan kepercayaan terhadap teknologi ini.
Bagaimana Explainable AI Bekerja?
Explainable AI bekerja dengan menggunakan berbagai teknik dan metode untuk menjelaskan hasil yang dihasilkan. Berikut adalah beberapa contoh metode yang populer digunakan dalam XAI
- Model Surrogates
Model Surrogates adalah sebuah model sederhana yang dibangun untuk meniru perilaku model AI yang lebih kompleks. Dengan menggunakan model yang lebih sederhana, para pengguna bisa lebih mudah untuk memahami dan menjelaskan bagaimana sebuah keputusan bisa diambil.
- LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)
LIME adalah sebuah teknik yang digunakan untuk menjelaskan prediksi individual dari sebuah model AI. LIME bekerja dengan menciptakan model sederhana yang hanya berlaku untuk satu contoh prediksi, hal ini membuatnya lebih mudah dimengerti oleh pengguna. Dengan pendekatan seperti ini, pengguna bisa melihat bagaimana perubahan kecil pada suatu data masukan dapat mempengaruhi hasil akhir.
- SHAP (Shapley Additive exPlanations)
SHAP merupakan sebuah metode yang menggunakan teori permainan untuk menjelaskan kontribusi setiap fitur dalam model AI terhadap hasil yang diberikan. Dengan menggunakan metode ini, pengguna bisa mendapat wawasan yang jelas tentang bagaimana setiap variabel mempengaruhi keputusan yang diberikan oleh AI, hingga memberi gambaran yang lebih rinci dan komprehensif tentang proses pengambilan keputusan.
Mengapa Explainable AI Penting?
Explainable AI memiliki peran penting untuk menjembatani antara teknologi canggih dan manusia yang menggunakannya. Berikut adalah beberapa contoh alasan mengapa XAI penting:
- Transparansi dan Kepercayaan
XAI mempunyai kemampuan untuk memberikan penjelasan yang jelas tentang bagaimana suatu keputusan bisa diambil oleh AI. Penjelasan ini bisa membantu pengguna untuk bisa memahami logika dan alasan di balik hasil yang diberikan oleh AI. Sehingga XAI bisa meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap AI. Apalagi, keputusan yang dibuat ini digunakan untuk sesuatu yang memiliki dampak besar, seperti dalam bidang kesehatan.
- Peningkatan keandalan
Dengan memahami bagaimana sebuah keputusan dibuat oleh AI, para pengembang AI bisa lebih mudah mengidentifikasi dan memperbaiki bias atau kesalahan yang dihasilkan oleh AI. Sehingga hal ini bisa meningkatkan keandalan dan keakuratan sistem AI.
- Penggunaan yang bertanggung jawab
Selain digunakan agar pengembang bisa meningkatkan keandalan, XAI ini juga bisa membantu pengembang memastikan bahwa AI tersebut digunakan secara etis dan sesuai dengan peraturan yang berlaku. Hal ini penting untuk mencegah penyalahgunaan AI yang bisa merugikan berbagai pihak mulai individu hingga kelompok tertentu, dan juga AI ini digunakan untuk tujuan yang baik.
Bagaimana Penerapan Explainable AI?
Karena kelebihannya tersebut, explainable AI bisa dimanfaatkan untuk berbagai sektor dalam kehidupan kita sehari-hari. Berikut adalah beberapa pemanfaatan XAI dalam kehidupan sehari-hari:
- Kesehatan: Dalam bidang medis, XAI bisa digunakan untuk menjelaskan bagaimana suatu sistem AI mendiagnosis penyakit seseorang sampai merekomendasikan pengobatannya. Penjelasan yang diberikan oleh XAI ini juga bisa membantu dokter untuk memahami logika di balik rekomendasi AI dan membuat keputusan yang lebih bijak.
- Keuangan: XAI dalam bidang keuangan bisa digunakan untuk menjelaskan alasan di balik keputusan kredit atau analisis risiko. Ini membantu perusahaan keuangan untuk memastikan bahwa sebuah keputusan yang diambil oleh AI tersebut sesuai dengan kebijakan dan peraturan yang berlaku, dan juga membantu menghindari potensi kesalahan yang bisa berakibat fatal.
- Pendidikan: Di bidang pendidikan, XAI bisa digunakan untuk memberikan hasil penilaian suatu pekerjaan otomatis. Ini memudahkan guru untuk memahami dan memverifikasi hasil penilaian yang diberikan oleh AI.
Selain beberapa contoh sektor tersebut, masih ada beberapa sektor yang sangat berguna jika memanfaatkan keunggulan XAI. Dengan semakin meningkatnya penggunaan AI di berbagai sektor, kebutuhan Explainable AI juga akan semakin berkembang. Oleh karena itu, XAI ini bisa membuat teknologi menjadi lebih bisa diandalkan dan bisa dipercaya oleh semua orang.
Explainable AI adalah sebuah bukti bahwa meskipun AI berkembang semakin kompleks, tetapi masih bisa tetap dipahami oleh manusia. Dengan memberikan penjelasan yang transparan dan mudah dipahami, XAI meningkatkan kepercayaan, keandalan, dan penggunaan AI yang bertanggung jawab. Sebagai bagian dari kehidupan kita, XAI akan terus berkembang dan memainkan peran penting. Melalui penerapan yang tepat, XAI bisa memastikan bahwa teknologi AI bisa digunakan untuk kebaikan dan kesejahteraan bersama.
Sumber:
