Govern Obert i Bon Govern

Com les dades obertes ajuden a entendre els algoritmes 

L'ús creixent de la Intel·ligència Artificial (IA) en sectors crítics com l’administració pública, finances i salut ha intensificat la demanda de transparència algorítmica. Davant del fenomen de "caixa negra", on no s'entén com ni per què els algoritmes prenen determinades decisions, emergeix la Intel·ligència Artificial Explicable (XAI). 

La XAI proposa tècniques que faciliten la comprensió i confiança en les decisions automatitzades, essent especialment rellevant en sectors regulats, on aquestes decisions tenen impactes significatius sobre les persones. Els quatre principis essencials que caracteritzen la XAI són: 

Explicabilitat: explicacions clares sobre com es prenen les decisions. 

Justificabilitat: explicacions significatives pels usuaris. 

Precisió: resultats fiables i precisos. 

Límits del coneixement: capacitat del sistema per reconèixer les seves limitacions. 

Entre les tècniques més destacades per implementar XAI es troben: 

LIME: simplifica models complexos per explicar prediccions individuals, útil per explicacions ràpides però menys estable. 

SHAP: mesura exactament la influència de cada variable en una predicció amb un enfocament més precís i rigorós però més costós computacionalment. 

Les dades obertes juguen un rol fonamental en la XAI, aportant context i validant explicacions tècniques. Per exemple, poden verificar influències identificades per un model sobre la salut, contrastant-les amb dades ambientals obertes o urbanístiques. 

Experiències concretes, com la predicció de preus immobiliaris en ciutats intel·ligents, demostren que la combinació de XAI amb dades obertes contribueix a polítiques públiques més efectives i transparents. 

En definitiva, XAI i dades obertes són aliades imprescindibles per construir sistemes d'IA més ètics, transparents i fiables. 

Us deixem l’article publicat a datos.gob on aprofundeix sobre aquest tema.