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Equilibrando transparência algorítmica e desempenho preditivo em IA explicável: aplicações em diagnósticos de saúde e justiça criminal

Introdução

Os sistemas de Inteligência Artificial (IA) estão sendo cada vez mais implantados em domínios de alto risco, onde as decisões podem impactar significativamente a vida humana, incluindo diagnósticos de saúde e justiça criminal. A natureza de “caixa preta” de muitos modelos sofisticados de IA levantou preocupações sobre sua opacidade, levando ao desenvolvimento de estruturas de IA explicável (XAI). Essas estruturas visam fornecer insights sobre os processos de tomada de decisão de IA, mantendo altos níveis de desempenho preditivo. Este relatório explora como estruturas de IA explicáveis equilibram a transparência algorítmica com o desempenho preditivo, especificamente em aplicações de diagnóstico de saúde e justiça criminal.

Entendendo estruturas de IA explicáveis

Definição e importância

A IA explicável (XAI) é um campo de pesquisa que estuda como as decisões de IA e os dados que impulsionam essas decisões podem ser explicados às pessoas para fornecer transparência, permitir a avaliação da responsabilidade, demonstrar justiça e facilitar a compreensão 3. Embora o termo “XAI” tenha sido cunhado pela primeira vez em 2004, o problema da explicabilidade existe desde os primeiros sistemas especializados em meados da década de 1970 e evoluiu por meio de vários paradigmas de IA 3.

A importância do XAI cresceu significativamente com a crescente adoção de algoritmos complexos de caixa preta em cenários de alto risco. Esses algoritmos geralmente são ininteligíveis até mesmo para especialistas técnicos, mas suas decisões podem ter consequências profundas em domínios como saúde e justiça criminal. 3.

Técnicas comuns de XAI

Várias técnicas foram desenvolvidas para tornar os sistemas de IA mais interpretáveis e transparentes:

1. LIME (Explicações agnósticas de modelos interpretáveis locais): explica as previsões individuais aproximando o modelo complexo localmente com um modelo interpretável.

2. SHAP (explicações sobre aditivos Shapley): atribui valores de importância a cada recurso para uma previsão específica com base nos conceitos da teoria dos jogos.

3. Atribuição de recursos: destaca quais recursos de entrada contribuíram mais significativamente para uma saída específica.

4. Atribuição de recursos: destaca quais recursos de entrada contribuíram mais significativamente para uma saída específica.

5. Mecanismos de atenção: No aprendizado profundo, revela em quais partes da entrada o modelo se concentra ao tomar decisões.

A relação entre transparência e desempenho

O principal desafio

Existe uma tensão fundamental no XAI: muitos modelos de IA explicáveis exigem a simplificação do modelo subjacente, o que geralmente leva à perda de desempenho preditivo 3. Isso cria uma desvantagem em que o aumento da transparência pode custar uma menor precisão e eficácia.

Essa compensação é particularmente significativa em domínios de alto risco, como diagnóstico de saúde e justiça criminal, onde tanto a explicabilidade quanto o alto desempenho são requisitos cruciais. Os tomadores de decisão nesses campos geralmente precisam determinar quanto desempenho estão dispostos a sacrificar para obter maior transparência ou, inversamente, quanta opacidade aceitarão para melhorar a precisão.

Quantificando a compensação

Os principais algoritmos quânticos aplicados na descoberta de medicamentos incluem:

1. Desempenho do modelo: Exatidão, precisão, recall, pontuação F1, área sob a curva ROC (AUC) e outras métricas específicas do domínio.

2. Métricas de explicabilidade: Compresibilidade, fidelidade (quão bem a explicação representa o comportamento do modelo), consistência e integridade.

Aplicações em diagnósticos de saúde

A necessidade de explicabilidade na IA de saúde

Na área da saúde, os sistemas de IA estão sendo cada vez mais usados para diagnosticar doenças, prever os resultados dos pacientes e recomendar tratamentos. A interpretabilidade dos modelos de IA na área da saúde é essencial para:

1. Promover a confiança e a responsabilidade em soluções de saúde baseadas em IA

2. Permitindo a adoção clínica de tecnologias de IA

3. Confirmando a precisão do diagnóstico

4. Reduzir os riscos relacionados a erros ou preconceitos

5. Capacitando os médicos para compreender e mitigar o processo de tomada de decisão 4

Estudos de caso em diagnóstico de saúde

Análise de imagens médicas para edema pulmonar

Um estudo de caso realizado por Quantori demonstra o equilíbrio entre transparência e desempenho na análise de imagens médicas baseada em IA para edema pulmonar. O estudo desenvolveu um fluxo de trabalho em dois estágios que isola áreas pulmonares em imagens radiográficas e, em seguida, detecta características específicas associadas ao edema pulmonar. 1.

Em vez de usar um único modelo complexo, o que seria difícil de explicar, os pesquisadores desenvolveram uma abordagem modular em que cada característica distinta do edema pulmonar era detectada por um modelo separado. Esse design modular permitiu uma melhor explicabilidade, mantendo a utilidade clínica. A abordagem envolveu:

1. Concentrando-se apenas nas regiões de interesse (os pulmões)

2. Desenvolvimento de modelos distintos para diferentes características (cefalização, linhas de Kerley, derrame pleural, etc.)

3. Avaliação de diferentes armadilhas arquitetônicas e desvantagens de desempenho

4. Otimizando o tamanho do modelo (medido em termos de parâmetros do modelo) para aplicação no mundo real 1

Essa abordagem representa um compromisso prático entre explicabilidade e desempenho, adaptado às necessidades específicas dos médicos que interpretam imagens radiográficas.

Estruturas regulatórias e requisitos de transparência

Estruturas globais, como a Lei de IA da UE, estão pressionando por medidas mais rígidas de transparência e responsabilidade para sistemas de IA de alto risco na área da saúde. Essas estruturas exigem que todas as decisões sejam explicáveis e auditáveis desde o início, alinhando a transparência técnica com as estruturas legais e organizacionais. 7.

Aplicações na Justiça Criminal

Os riscos na IA da justiça criminal

No sistema de justiça criminal, os algoritmos de IA são cada vez mais usados para avaliação de riscos e decisões de condenação. Esses sistemas fornecem recomendações a juízes, advogados e réus que podem impactar significativamente a vida e a liberdade dos indivíduos. 3. Os riscos são excepcionalmente altos, tornando a transparência crucial e mantendo previsões precisas.

Estudo de caso: Ferramenta de avaliação de risco COMPAS

O COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) é uma ferramenta de avaliação de risco amplamente usada que prevê a probabilidade de um réu reincidir. A ferramenta foi criticada por sua falta de transparência e potencial viés:

1. Estudos mostraram que a COMPAS sinalizou falsamente os réus negros como futuros criminosos, quase o dobro da taxa dos réus brancos.

2. Por outro lado, classificou erroneamente os réus brancos como de baixo risco com mais frequência do que os réus negros

3. A natureza opaca da ferramenta levantou questões sobre quais dados informam as pontuações de risco e como essas pontuações são determinadas. 3

Este caso destaca as implicações éticas da implantação de IA não transparente na justiça criminal e a necessidade urgente de estruturas explicáveis que mantenham a justiça e o desempenho.

Abordagens de equilíbrio na IA da justiça criminal

Para equilibrar transparência e desempenho em aplicações de justiça criminal, várias abordagens foram propostas:

1. Modelos híbridos: Combinar sistemas transparentes baseados em regras com modelos mais complexos, quando apropriado.

2. Design centrado no usuário: Criar explicações personalizadas para diferentes partes interessadas (juízes, réus, promotores) com necessidades e conhecimentos técnicos variados.

3. Marcos regulatórios: Implementação de requisitos obrigatórios de transparência, especialmente para sistemas que possam perpetuar preconceitos.

4. Avaliação empírica: Defendendo estudos empíricos que comparem o desempenho real de métodos otimizados para IA versus métodos convencionais em métricas como taxas de criminalidade, tempos de resposta e satisfação da comunidade.

Estratégias para equilibrar transparência e desempenho

Abordagens técnicas

1. Seleção de modelo: Escolher modelos inerentemente interpretáveis (árvores de decisão, modelos lineares) quando possível e modelos mais complexos (redes neurais profundas) somente quando necessário para o desempenho.

2. Explicações post-hoc: Aplicação de técnicas como LIME e SHAP a modelos complexos para fornecer explicações sem modificar o algoritmo subjacente.

3. Arquiteturas modulares: Dividindo decisões complexas em componentes mais interpretáveis, conforme demonstrado no estudo de caso de edema pulmonar 1.

Adaptações específicas de domínio

O equilíbrio entre transparência e desempenho deve ser adaptado ao domínio e contexto específicos:

Adaptações de saúde:

1. Concentre-se em destacar regiões de imagens médicas que influenciam os diagnósticos

2. Forneça níveis de confiança junto com previsões

3. Adapte as explicações ao nível de especialização do profissional de saúde

4. Design para tomada de decisão colaborativa entre IA e médico

Adaptações da justiça criminal:

1. Inclua o raciocínio “por que” e “por que não” nas explicações (explicações contrafactuais)

2. Priorize as métricas de justiça junto com as métricas de desempenho

3. Permitir o escrutínio do potencial viés nas entradas do modelo e nos processos de decisão

4. Projete sistemas que apoiem, em vez de substituir, o julgamento humano

Calibração de confiança

Uma consideração importante para equilibrar transparência e desempenho é calibrar os níveis apropriados de confiança nos sistemas de IA:

1. Confiança excessiva ocorre quando os usuários confiam mais no sistema do que suas capacidades garantem, levando ao uso indevido

2. Desconfiança ocorre quando os usuários rejeitam os recursos da IA apesar do bom desempenho, levando ao desuso 3

As explicações podem facilitar a compreensão dos sistemas de IA e ajudar a calibrar a confiança de forma adequada, fornecendo fluxos de trabalho interativos mais eficazes. No entanto, a eficácia depende do usuário e do contexto.

Considerações éticas e sociais

Equidade e mitigação de preconceitos

Tanto na área da saúde quanto na justiça criminal, as estruturas da XAI devem abordar as preocupações sobre preconceito e justiça:

1. Sem explicabilidade, os sistemas de IA na justiça criminal correm o risco de perpetuar preconceitos raciais e socioeconômicos

2. Na área da saúde, o preconceito pode levar a disparidades no diagnóstico e no tratamento

3. As técnicas de XAI ajudam a identificar e mitigar esses preconceitos, fornecendo transparência sobre como os dados são usados.

Perspectivas das partes interessadas

Diferentes partes interessadas têm requisitos diferentes de transparência versus desempenho:

1. Profissionais médicos: Precisa de explicações que se alinhem com o conhecimento médico e possam ser integradas ao raciocínio clínico

2. Pacientes: Exigir explicações compreensíveis que criem confiança nos diagnósticos e nas recomendações de tratamento

3. Juízes e advogados: Precisa de explicações que estejam alinhadas com o raciocínio legal e os precedentes

4. Réus: Exigir justificativas claras para decisões que afetam sua liberdade

5. Formuladores de políticas: Necessidade de entender o comportamento do sistema para desenvolver regulamentações apropriadas

Direções futuras

Pesquisas e tecnologias emergentes

A pesquisa está abordando ativamente a relação entre transparência e desempenho por meio de:

1. Técnicas avançadas de explicabilidade: Desenvolver métodos que forneçam melhores explicações sem sacrificar a complexidade do modelo

2. IA neuro-simbólica: Combinando redes neurais com raciocínio simbólico para alto desempenho e interpretabilidade

3. XAI centrada no ser humano: Projetando explicações com base em como os humanos realmente processam e usam as explicações

Evolução regulatória

À medida que a IA continua sendo implantada em domínios de alto risco, as regulamentações estão evoluindo:

1. A Lei de IA da UE classifica a IA de saúde e justiça criminal como “de alto risco”, exigindo medidas rigorosas de transparência e responsabilidade

2. Regulamentações específicas de domínio estão surgindo, criando estruturas para o uso adequado da IA nesses campos

Conclusão

Equilibrar a transparência algorítmica com o desempenho preditivo em estruturas de IA explicáveis continua sendo um desafio complexo, especialmente em domínios como diagnóstico de saúde e justiça criminal, onde ambos os elementos são cruciais. O equilíbrio ideal depende do caso de uso específico, das necessidades das partes interessadas e dos requisitos regulatórios.

No diagnóstico de saúde, abordagens e técnicas modulares que destacam regiões de imagem importantes têm se mostrado promissoras em manter a utilidade clínica e, ao mesmo tempo, fornecer a explicabilidade necessária. Na justiça criminal, estruturas que expõem possíveis preconceitos e fornecem explicações contrafactuais são essenciais para uma aplicação justa.

O campo continua evoluindo, com pesquisadores e profissionais desenvolvendo novas técnicas para minimizar a compensação entre transparência e desempenho. À medida que essas técnicas amadurecem e as regulamentações tomam forma, estruturas de IA explicáveis estarão melhor posicionadas para atender às demandas duplas de alto desempenho e transparência significativa nesses domínios críticos.