Van black box naar inzicht: zo werk je aan de uitlegbaarheid van AI-modellen
- Uitlegbaarheid is cruciaal voor vertrouwen, transparantie én wetgeving, vooral bij ‘high risk’-toepassingen volgens de AI Act.
- Technieken als chain-of-thought en knowledge graphs helpen om AI-besluiten beter te begrijpen en te verantwoorden.
- Perfecte uitleg is niet altijd haalbaar, maar met monitoring, bronvermelding en menselijke controle vergroot je de betrouwbaarheid.
shutterstock
Steeds meer organisaties vertrouwen op AI-modellen voor belangrijke beslissingen, van klantselectie tot risicobeoordeling. Maar hoe komt een model eigenlijk tot een antwoord? Bijna 9 van de 10 bedrijven (88%) kunnen de AI-modellen die zij gebruiken niet volledig uitleggen, blijkt uit onderzoek van Info Support. Dit terwijl de Europese AI Act duidelijke richtlijnen stelt voor de transparantie van AI-modellen. Tips voor een betere uitlegbaarheid van modellen.
Als een AI-model uitlegbaar is, dan betekent het dat je als organisatie kunt verantwoorden hoe een AI-model tot een bepaalde uitkomst komt. Bij traditionele machine learning kun je vaak wel achterhalen welke kenmerken de doorslag geven voor een uitkomst. Bij taalmodellen (LLM’s) is dat niet meer zo eenvoudig. Modellen van bijvoorbeeld OpenAI voorspellen het volgende woord op basis van miljarden parameters en leren abstracte representaties van taal door grote hoeveelheden tekst te analyseren. Daardoor is het vrijwel onmogelijk om precies te achterhalen waarom een model een bepaalde keuze maakt.
Uitlegbaarheid wordt soms verward met bronvermelding. Het klopt dat AI-modellen bronnen kunnen benoemen bij bepaalde antwoorden, wat inzicht geeft in waar het taalmodel bepaalde informatie vandaan heeft gehaald. Dit is een vorm van post-hoc uitlegbaarheid, waarbij achteraf verklaard wordt waarom een model tot een bepaalde uitkomst komt. Maar dit kent beperkingen, want het vertelt niet waarom het model juist die bron relevant vond.
Voor welke AI-modellen is uitlegbaarheid verplicht?
Uitlegbaarheid is niet alleen belangrijk om de betrouwbaarheid en kwaliteit van AI-output te beoordelen, maar wordt ook in een bepaalde mate verplicht vanuit Europese wetgeving. Volgens de AI Act is uitlegbaarheid verplicht voor ‘high risk’-modellen, bijvoorbeeld voor toepassingen in de zorg, financiële dienstverlening of bij de overheid. Voor laag-risico modellen is uitlegbaarheid niet verplicht, maar de Europese Commissie beveelt het wel aan. De risicoclassificaties vormen een goede richtlijn voor de mate waarin je als organisatie uitlegbaarheid zou moeten nastreven. Voor toepassingen met een laag-risico volstaat misschien wel alleen een bronvermelding, terwijl je voor toepassingen met hoge risico’s meer stappen moet zetten om te achterhalen hoe een model redeneert.
Waarom AI-agents extra controle vereisen
De uitdaging rondom uitlegbaarheid wordt nog groter als we kijken naar AI-agents. Dit zijn systemen die niet alleen zelfstandig beslissingen nemen, maar ook daadwerkelijk acties uitvoeren in de buitenwereld, bijvoorbeeld door externe tools te gebruiken, data op te halen of processen te starten. Denk aan een AI-agent die automatisch klantvragen afhandelt, financiële transacties uitvoert of zelfs medische adviezen geeft.
Wat het extra ingewikkeld maakt, is dat deze agents vaak meerdere stappen en tools combineren om tot een resultaat te komen. In de praktijk blijkt dat AI-agents soms andere tools gebruiken dan ze in hun chain-of-thought uitleg aangeven. Deze discrepantie kan ontstaan doordat het onderliggende model autonome keuzes maakt op basis van nieuwe informatie, veranderende context of onduidelijke instructies. Juist daarom is het bij AI-agents verstandig om strakke controlemechanismen op te zetten. Ook ben je volgens de AI Act vanaf augustus 2026 verplicht om chatbotgebruikers te informeren dat zij interactie hebben met AI.
Chain-of-thought als uitlegstrategie
Perfecte uitlegbaarheid bij taalmodellen is een illusie, maar dat betekent niet dat we het niet moeten nastreven. Organisaties kunnen verschillende strategieën combineren om AI-beslissingen begrijpelijker en controleerbaarder te maken.
Een belangrijke ontwikkeling is chain-of-thought reasoning: hierbij legt het model stap voor stap uit hoe het tot een antwoord komt. Het lijkt alsof je op deze manier het denkproces van een AI-model kan volgen, maar daar wil ik wel een kanttekening bij plaatsen. Chain-of-thought is namelijk niet gegarandeerd betrouwbaar, want het model kan een andere redenering volgen dan wat het opschrijft. Het model heeft geleerd dat mensen graag stap-voor-stap redeneringen zien, dus produceert het die. Maar of die redenering echt de basis vormde voor het antwoord? Dat kunnen we nooit met zekerheid zeggen.
De kracht van knowledge graphs
Een andere veelbelovende ontwikkeling is de komst van knowledge graphs. Dit zijn digitale representaties van kennis, waarin entiteiten (zoals personen, organisaties en producten) en hun onderlinge relaties zijn vastgelegd. In tegenstelling tot ongestructureerde tekst bieden knowledge graphs een overzichtelijk en controleerbaar fundament van feiten van verbanden. Door gestructureerde data uit een knowlegde graph als ‘ground truth’ toe te voegen aan een Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflow, ontstaat meer betrouwbare output.
Aan de slag: tips en tricks
Wil je de eerste stappen zetten om AI-modellen die je gebruikt uitlegbaar te maken, maar weet je niet goed waar te beginnen? Hier zijn zes praktische tips:
- Kies het juiste uitlegbaarheidsniveau: bepaal vervolgens in welke mate uitlegbaarheid noodzakelijk is.
- Gebruik chain-of-thought prompting: laat het model stap voor stap zijn redenering uitleggen.
- Werk met gestructureerde data: knowledge graphs en retrieval-augmented generation (RAG) zorgen voor betrouwbaardere en traceerbare output.
- Monitor AI-agents: log niet alleen wat de agent zegt te doen, maar ook wat hij daadwerkelijk doet, zodat je discrepanties opspoort.
- Communiceer eerlijk over beperkingen: transparantie betekent ook dat je toegeeft wat (nog) niet uitlegbaar is.
- Zorg voor een human-in-the-loop: voor kritische beslissingen is een menselijke controle onmisbaar.
Wees eerlijk en accepteer imperfecties
Uitlegbaarheid bij taalmodellen is fundamenteel anders dan bij machine learning modellen. Volledige transparantie is niet altijd haalbaar, maar door het juiste niveau van uitlegbaarheid te kiezen en eerlijk te zijn over beperkingen, werk je aan vertrouwen en verantwoord gebruik van AI. Mijn tip voor IT-managers: wees eerlijk over wat AI wel en niet kan uitleggen, en zorg voor een uitlegbaarheidsstrategie die past bij het risico en de toepassing. En combineer daarbij bronvermelding, chain-of-thought, knowledge graph en monitoring om het juiste niveau van transparantie te bieden.
Reacties
Om een reactie achter te laten is een account vereist.
Inloggen Word abonnee