Interpretability

Wprowadzenie

Interpretability (Interpretowalność) to zdolność zrozumienia i wyjaśnienia, w jaki sposób model sztucznej inteligencji podejmuje decyzje. Jest kluczowym elementem Explainable AI (XAI) i odpowiada na pytanie „dlaczego model dał taką, a nie inną odpowiedź”.

Główne poziomy interpretowalności

• Global Interpretability – zrozumienie całego modelu

• Local Interpretability – wyjaśnienie pojedynczej predykcji

• Post-hoc Interpretability – wyjaśnienia po wytrenowaniu modelu

• Intrinsic Interpretability – modele przezroczyste z natury (drzewa decyzyjne, regresja liniowa)

Interpretability w dużych modelach językowych

W LLM interpretowalność obejmuje:

• Mechanistic Interpretability (badanie neuronów i circuitów)

• Attention Visualization (mapy uwagi)

• Feature Attribution (SHAP, Integrated Gradients)

• Probing classifiers

• Activation patching i causal tracing

Najpopularniejsze metody (2026)

• SHAP (SHapley Additive exPlanations)

• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

• Attention Rollout i Transformer Interpretability

• Mechanistic Interpretability (np. badania Anthropic i DeepMind)

• Concept Activation Vectors (CAV)

• Counterfactual Explanations

Dlaczego interpretowalność jest kluczowa?

• Zgodność z regulacjami (AI Act, GDPR)

• Debugowanie i poprawa modeli

• Budowanie zaufania użytkowników

• Wykrywanie biasów i hallucynacji

• Bezpieczeństwo krytycznych systemów AI

office@freenetmedia.pl