Com o avanço da Inteligência Artificial em diversos setores — saúde, educação, serviços públicos, jurídico e tantos outros — uma pergunta ganha cada vez mais importância: você sabe explicar como as decisões automatizadas estão sendo tomadas? O conceito de Explicabilidade em IA (AI Explainability) não é apenas um requisito técnico. É um compromisso ético, social e legal com a transparência, a justiça e a segurança nos sistemas algorítmicos que impactam diretamente nossas vidas. O Alan Turing Institute desenvolveu um guia prático para organizações que buscam aplicar esses princípios no mundo real. Compartilho aqui os pontos mais relevantes:
Explicabilidade é a capacidade de justificar, de forma clara e acessível, como um sistema de IA foi construído, por que tomou determinada decisão e quais dados ou critérios foram utilizados. Isso se aplica tanto ao resultado final quanto a todo o processo de desenvolvimento e implementação.
4 Princípios fundamentais:
- Transparência: declarar o uso de IA e oferecer explicações compreensíveis às pessoas afetadas.
- Responsabilidade: garantir que haja supervisão humana e canais para contestação ou revisão.
- Contexto: adaptar a linguagem e profundidade da explicação ao público específico.
- Impacto: refletir sobre os efeitos sociais e individuais que a tecnologia pode gerar — inclusive os não intencionais.
Tipos de Explicação que Todo Projeto de IA Deve Ter
- Rationale (Justificativa): por que a decisão foi tomada.
- Responsabilidade: quem projetou, quem supervisiona e como revisar a decisão.
- Dados: quais dados foram usados, com que critérios e qualidade.
- Equidade: como o sistema evita vieses e trata pessoas de forma justa.
- Segurança: que medidas garantem confiabilidade e robustez.
- Impacto: que efeitos essa decisão pode ter na vida de uma pessoa ou na sociedade.
O documento reforça a importância de explicações em linguagem apropriada à idade, baseadas em diretrizes da UNICEF e regulamentos como o Age Appropriate Design Code. A proteção e o entendimento infantil precisam ser prioridade desde o design da IA. Projetos de IA não podem mais ignorar o fator humano. Transparência não é opcional — é condição essencial para gerar confiança, garantir direitos e promover inclusão. A explicabilidade transforma a IA de uma “caixa-preta” em uma ferramenta que empodera pessoas.