Futuro de la XAI

Conceptos de inteligencia artificial explicable (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Avances en técnicas de interpretabilidad

  • A más complejidad, mayor necesidad de XAI
  • Métodos sofisticados agnósticos al modelo
  • Herramientas de visualización
  • Interfaces interactivas

captura del título del artículo "XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI?"

1 Mavrepis, P., Makridis, G., Fatouros, G., Koukos, V., Separdani, M. M., & Kyriazis, D. (2024). XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI?. arXiv preprint arXiv:2401.13110.
Conceptos de inteligencia artificial explicable (XAI)

Abordar el reto de escalabilidad

  • La XAI requiere mucha computación
  • La XAI debe escalar con el crecimiento de la IA
  • Integración con la nube

gráfico que muestra múltiples sistemas de IA

Conceptos de inteligencia artificial explicable (XAI)

Enfoques interdisciplinarios para XAI

  gráfico con personas de distintos orígenes trabajando juntas

 

  • Conectar la IA con las ciencias sociales y las humanidades
  • Colaboración entre investigadores de IA, éticistas, psicólogos y científicos sociales
  • Incorporar diseño UX
Conceptos de inteligencia artificial explicable (XAI)

Retos futuros

  • Crece el uso de LLM
  • Más regulación, p. ej., la Ley de IA de la UE
  • Ojo con privacidad, sesgos e implicaciones éticas en cualquier sistema de IA

gráfico que muestra un futuro donde la IA crece

1 https://artificialintelligenceact.eu/
Conceptos de inteligencia artificial explicable (XAI)

¡Vamos a practicar!

Conceptos de inteligencia artificial explicable (XAI)

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