Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan: Persyaratan, Contoh, dan Pentingnya Saat Ini

Apa itu AI yang dapat dijelaskan?

AI yang dapat dijelaskan (XAI) berarti sistem AI dapat menunjukkan dengan jelas bagaimana ia mencapai keputusan, dengan cara yang dapat dipahami oleh manusia. Ini menjauhkan pendekatan AI sebagai "kotak hitam" yang alasannya tidak dapat diketahui oleh siapa pun, bahkan oleh pembuatnya.

Hal ini sangat penting ketika AI memengaruhi kehidupan manusia, seperti keputusan kredit atau medis. Namun, meskipun ada penjelasan, hal yang paling penting adalah akurasi AI untuk meningkatkan pilihan manusia. Singkatnya, ini membantu orang mempercayai AI dan menemukan kesalahan, meskipun akurasi tetap menjadi yang paling penting.

Apa manfaat dari model Kecerdasan Buatan yang dapat dijelaskan?

Memahami keuntungan dari Kecerdasan Buatan yang dapat dijelaskan menunjukkan mengapa banyak industri beralih ke model yang menggabungkan kekuatan dengan transparansi:

• Transparansi dalam pengambilan keputusan: XAI membuat sistem AI berfungsi seperti kotak kaca, bukan kotak hitam. Ini berarti orang dapat melihat "mengapa" di balik setiap keputusan.
• Peningkatan kepercayaan: Jika orang dapat melihat alasan di balik keputusan AI, mereka menjadi lebih percaya diri dalam menggunakannya. Para dokter, misalnya, lebih percaya pada sistem AI yang menjelaskan alasan di balik sebuah diagnosis daripada hanya memberikan hasil tanpa penjelasan. Hal yang sama berlaku dalam kehidupan sehari-hari.
• Deteksi kesalahan dan debugging: Setiap sistem membuat kesalahan, dan AI tidak berbeda. Tantangannya muncul ketika kesalahan tersebut sulit dilacak. Dengan AI yang dapat dijelaskan, Anda dapat melacak langkah-langkah yang diikuti untuk mencapai sebuah jawaban. Jika ada sesuatu yang tampak salah, pengembang dapat melihat dengan tepat di mana AI membuat kesalahan dan memperbaikinya. Proses ini tidak hanya meningkatkan akurasi dari waktu ke waktu tetapi juga mencegah kesalahan kecil berkembang menjadi masalah yang lebih besar.
• Akuntabilitas yang lebih baik: Dengan XAI, Anda dapat melacak kembali keputusan dan mengetahui siapa atau apa yang bertanggung jawab. Hal ini penting di tempat-tempat seperti bank atau pengadilan di mana keadilan sangat penting. Jika sebuah keputusan tampak salah, orang dapat memahami mengapa keputusan itu dibuat dan siapa yang harus bertanggung jawab atasnya.

Apa saja persyaratan untuk AI yang dapat dijelaskan?

Agar AI yang dapat dijelaskan berfungsi dengan baik, ia harus memenuhi beberapa kondisi yang memastikan keandalan seiring waktu. Berikut adalah beberapa persyaratan:

1
1. Memastikan keadilan dan mengurangi bias

AI terkadang dapat menguntungkan satu kelompok dibandingkan kelompok lain jika data pelatihan tidak seimbang. Misalnya, jika sistem perekrutan mempelajari dari catatan yang bias, sistem tersebut mungkin lebih memilih kandidat dari latar belakang tertentu. AI yang dapat dijelaskan harus menggunakan metode yang menguji hasil untuk pola yang tidak adil dan memperbaikinya, sehingga setiap orang dinilai berdasarkan standar yang sama. Persyaratan ini melindungi pengguna dari diskriminasi tersembunyi dan memastikan teknologi lebih aman untuk digunakan di area sensitif seperti pekerjaan, pinjaman, atau layanan kesehatan.

2
1. Memantau dan menangani pergeseran model

Seiring waktu, data di dunia nyata mengalami perubahan. Sebuah model yang dilatih pada pola lama biasanya memberikan hasil buruk ketika tren baru muncul. Masalah ini disebut drift. XAI membutuhkan pemeriksaan rutin untuk melihat apakah prediksi menjauh dari kenyataan. Dengan mendeteksi perubahan ini lebih awal, pengembang dapat melatih ulang sistem dengan informasi terbaru, sehingga tetap memberikan hasil yang akurat dan berguna.

3
1. Mengelola risiko dalam kinerja model

AI dapat gagal dalam cara yang memengaruhi keselamatan, uang, atau bahkan kehidupan manusia. Salah satu persyaratan AI yang dapat dijelaskan adalah menguji keandalannya sebelum dirilis. Ini berarti menetapkan batasan yang jelas, mengukur bagaimana ia berperilaku dalam situasi yang berbeda, dan meninjau kesalahan secara terbuka.

4
1. Mengotomatiskan siklus hidup model AI

Perjalanan sistem AI tidak berhenti setelah pelatihan. Sistem tersebut melewati tahap-tahap seperti pengembangan, pengujian, pembaruan, dan penghentian. XAI membutuhkan otomatisasi dalam siklus hidup ini, sehingga setiap langkah, mulai dari pelatihan dengan data baru hingga memeriksa ulang kinerja, terjadi secara terstruktur.

5
1. Mendukung penerapan di berbagai cloud

Organisasi sering menjalankan sistem mereka di platform cloud yang berbeda. AI yang dapat dijelaskan harus berfungsi dengan lancar di lingkungan yang bervariasi ini. Dengan cara ini, tim tidak terbatas pada satu penyedia layanan. Hal ini memastikan model dapat dibagikan, diuji, dan digunakan di mana pun diperlukan, tanpa kehilangan kemampuan untuk menjelaskan hasilnya.

Dengan persyaratan ini, XAI menjadi lebih mudah untuk dipercaya dan diterapkan dalam situasi dunia nyata Tetapi menyampaikan konsep-konsep ini adalah tantangan lainnya Topik seperti keadilan, drift, atau risiko sering kali membutuhkan visual untuk menyajikannya dengan cara yang dapat diikuti oleh audiens yang lebih luas Di sinilah Pippit terbukti berguna, karena alat canggihnya dapat mengubah ide-ide teknis menjadi cerita menarik yang dapat dipahami oleh siapa saja

Menggunakan Pippit untuk menjelaskan ide-ide AI yang kompleks

Pippit adalah alat kreatif yang mengubah ide-ide Anda menjadi video singkat, poster, dan posting media sosial yang sederhana dan menarik Ketika datang untuk menjelaskan topik yang kompleks seperti AI, Pippit menyajikannya dalam skenario yang jelas dan mudah dipahami Guru dapat menggunakannya di kelas, merek dapat menjelaskan produk AI, dan kreator dapat berbagi pelajaran singkat dengan audiens mereka Template, fitur generasi teks-ke-video AI, dan gaya cerita visualnya sangat sesuai untuk menerjemahkan istilah AI menjadi konten yang dapat dipahami siapa saja

3 langkah mudah menggunakan Pippit untuk membuat video AI yang dapat dijelaskan

Dengan beberapa langkah cepat di Pippit, Anda dapat mengubah ide teknis menjadi konten pendek dan jelas yang menarik bagi audiens Anda. Berikut adalah cara Anda dapat memulainya:

LANGKAH 1
1. Buka \"Generator video\"

Daftar di Pippit untuk langsung menuju halaman utama. Di panel kiri di bawah Kreasi, pilih "Generator video," masukkan teks permintaan Anda, lalu pilih "Agen video" atau "Mode ringan." Tambahkan aset dengan memilih Tautan untuk URL, Media untuk klip atau gambar, atau Dokumen untuk naskah. Tentukan penggunaan avatar, pilih bahasa, atur durasi, lalu klik "Generate" untuk memulai proyek.

LANGKAH 2
1. Hasilkan video XAI

Di halaman "Bagaimana cara Anda ingin membuat video", buka "Edit info video" di dalam "Informasi yang dianalisis berdasarkan prompt Anda." Tambahkan judul dan tema, unggah logo, atur nama merek, lalu klik "Konfirmasi." Pergi ke "Info lebih lanjut" untuk menambahkan sorotan dan memilih audiens target. Di "Jenis video," pilih "Cocok otomatis" untuk format yang direkomendasikan atau "Jenis dan skrip yang disukai." Di "Pengaturan video," pilih suara, avatar, dan rasio aspek. Klik "Hasilkan" untuk memproduksi video.

LANGKAH 3
1. Ekspor dan bagikan

Pratinjau rancangan dan pilih salah satu. Jika Anda ingin putaran lainnya, klik "Ubah" untuk membuat batch baru. Gunakan "Potong cepat" atau "Edit lebih banyak" untuk pengeditan yang lebih mendalam. Akhirnya, klik "Ekspor," pilih resolusi, frame rate, dan format, lalu unduh ke perangkat Anda atau bagikan ke akun sosial yang terhubung.

Fitur utama Pippit untuk video AI yang dapat dijelaskan

1
1. Solusi video yang kuat

Pippit memiliki generator video AI yang berperan sebagai mitra kreatif Anda untuk membuat konten AI yang jelas dan dapat dijelaskan. Anda dapat memulai dengan sebuah perintah, menambahkan media, atau bahkan mengunggah satu gambar, dan sistem akan mengubahnya menjadi video lengkap. Misalnya, jika Anda ingin menjelaskan cara AI memprediksi penyakit, Anda dapat mengetikkan ide Anda, mengunggah diagram, dan menghasilkan video yang dipoles. Agen tersebut juga menerjemahkan video Anda, sehingga penjelasan Anda dapat menjangkau audiens di seluruh dunia.

2
1. Ruang pengeditan video cerdas

XAI sering kali memerlukan penjelasan detail dengan jelas. Pippit menyediakan fitur pengeditan yang mendukung hal ini. Pengeditan berbasis transkrip memungkinkan Anda mengubah kata yang diucapkan langsung dalam bentuk teks, yang lebih cepat dibandingkan memotong klip. Penghapusan latar belakang AI menempatkan pembicara dalam latar yang bersih dan bebas gangguan tanpa layar hijau. Pemangkasan dan penyesuaian cerdas mengatur video agar sesuai dengan platform seperti YouTube Shorts atau Instagram. Selain itu, tersedia koreksi warna dan stabilisasi, penghapusan kebisingan latar belakang, serta fitur pelacakan kamera yang meningkatkan kualitas video AI pendidikan.

3
1. Perpustakaan inspirasi

Perpustakaan inspirasi Pippit menawarkan template berlisensi komersial yang diorganisasi berdasarkan industri, tema, durasi, dan rasio aspek. Anda dapat memilih tata letak, lalu mengganti teks atau media dengan konten AI Anda. Preset ini memberikan struktur sehingga Anda dapat fokus pada penjelasan daripada desain.

4
1. Avatar dan suara

Pippit menawarkan perpustakaan luas dari avatar berbicara AI dengan berbagai usia, gaya, dan latar belakang budaya. Anda dapat memilih avatar yang sesuai dengan audiens target Anda atau bahkan membuat avatar khusus dari foto. Bersama dengan avatar, Pippit menyediakan berbagai suara dalam berbagai bahasa dan aksen yang memungkinkan Anda mencocokkan nada dan kepribadian dengan pesan.

5
1. Alat anotasi

Pippit mencakup anotasi teks dan bentuk yang memungkinkan Anda menyoroti area tertentu dalam sebuah video. Anda dapat menyesuaikan font, warna, dan gaya, atau menggunakan efek seperti teks melengkung, bayangan, dan tepi bercahaya. Ini juga memiliki perekam audio dan teleprompter bawaan yang memungkinkan Anda menambahkan penjelasan lisan di atas visual.

Apa contoh AI yang dapat dijelaskan?

Di bawah ini adalah contoh AI yang dapat dijelaskan yang menunjukkan bagaimana keputusan transparan meningkatkan kepercayaan, keamanan, dan keadilan dalam aplikasi dunia nyata:

• AI yang dapat dijelaskan dalam HR

Saat ini, alat AI banyak digunakan dalam perekrutan, evaluasi karyawan, dan perencanaan tenaga kerja. Dengan XAI, para profesional HR dapat melihat alasan di balik pemilihan resume tertentu, melacak metrik kinerja dengan penjelasan yang tepat, dan memeriksa variabel-variabel yang memengaruhi keputusan perekrutan. Hal ini meningkatkan kepercayaan pada keputusan HR, mengurangi bias, dan memastikan keadilan, yang semuanya penting dalam manajemen karyawan.

• AI yang dapat dijelaskan dalam layanan kesehatan

Dalam bidang medis, dokter perlu mengetahui sebab suatu sistem AI menyarankan pengobatan atau diagnosis tertentu. Misalnya, jika sebuah AI memprediksi bahwa seorang pasien mungkin menderita pneumonia, XAI dapat menunjukkan bagian spesifik dari gambar sinar-X atau daftar faktor seperti riwayat batuk atau demam. Dengan cara ini, dokter dapat mengonfirmasi alasan tersebut, memeriksa kembali untuk kesalahan, dan menggunakan AI sebagai alat pendukung daripada kotak hitam yang misterius.

• Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan dalam layanan pelanggan

Layanan pelanggan telah beralih ke chatbot, asisten virtual, dan sistem prediktif yang menyarankan tanggapan atau mendeteksi sentimen pelanggan. Sistem-sistem ini sering menangani masalah sensitif, sehingga penjelasan menjadi penting. XAI memungkinkan sistem menunjukkan kata kunci atau frasa dalam pertanyaan pelanggan yang memicu tanggapannya, apa yang memengaruhi keputusan pembelian, dan mengapa merekomendasikan produk tertentu. Cara ini membantu agen menangani kasus dengan lebih baik dan mengurangi frustrasi akibat keputusan AI yang tidak jelas.

• Kecerdasan Buatan yang Dapat Dijelaskan dalam keuangan

Bank dan institusi keuangan menggunakan AI untuk memutuskan persetujuan pinjaman, deteksi penipuan, atau strategi investasi. Tanpa XAI, aplikasi pinjaman yang ditolak akan membuat pelanggan bingung. Tetapi dengan XAI, sistem dapat menjelaskan bahwa keputusan didasarkan pada tingkat pendapatan, riwayat kredit, atau perilaku pembayaran. Transparansi ini memungkinkan regulator dan auditor untuk memastikan keadilan dan mengurangi bias tersembunyi dalam sistem keuangan.

• AI yang Dapat Dijelaskan dalam kendaraan otonom

Mobil tanpa pengemudi mengandalkan AI untuk membuat keputusan dalam hitungan detik, seperti kapan harus berhenti, mempercepat, atau berpindah jalur. AI yang Dapat Dijelaskan dapat menunjukkan mengapa mobil memutuskan untuk melakukan pengereman mendadak (mungkin karena mendeteksi seorang pejalan kaki menyeberang atau kendaraan lain menukik). Penjelasan ini penting untuk meningkatkan keselamatan, memperbaiki kesalahan sistem, dan membangun kepercayaan publik.

Pertimbangan utama untuk AI yang dapat dijelaskan

Anda perlu memahami bagaimana sistem AI membuat keputusan untuk mempercayai hasil yang mereka berikan. Faktor-faktor berikut memastikan AI tetap andal, adil, dan mudah digunakan:

• Keamanan dan privasi

Sistem AI menangani sejumlah besar data sensitif, sehingga melindungi informasi ini sangat penting. Tindakan keamanan yang kuat mencegah akses tidak sah, sementara pendekatan berfokus pada privasi memastikan data pengguna ditangani dengan bertanggung jawab. Bersama-sama, praktik ini menjaga keamanan sistem dan penggunanya.

• Kepatuhan terhadap regulasi

Solusi AI harus mematuhi hukum dan standar industri untuk beroperasi secara etis. Kepatuhan memastikan keputusan menghormati persyaratan hukum dan panduan etika, mengurangi risiko, serta membangun kepercayaan di antara pengguna dan pemangku kepentingan.

• Akuntabilitas

Akuntabilitas yang jelas menunjukkan siapa yang bertanggung jawab atas keputusan AI. Melacak hasil dan keputusan memungkinkan organisasi untuk memperbaiki kesalahan, memahami apa yang salah, dan meningkatkan kinerja di masa depan.

• Desain berpusat pada pengguna

Penjelasan harus sesuai dengan pengetahuan dan kebutuhan pengguna. Ketika pengguna memahami alasan di balik keputusan AI, mereka mempercayai sistem dan dapat bertindak berdasarkan hasil dengan percaya diri. Kejelasan dalam desain ini memastikan keputusan bersifat transparan dan dapat ditindaklanjuti.

• Transparansi

Informasi yang jelas tentang bagaimana model beroperasi dan siapa yang bertanggung jawab atas keputusannya membangun kepercayaan pada sistem AI. Hal ini memungkinkan tim untuk melacak keputusan, memperbaiki kesalahan, dan memantau perilaku sistem dalam berbagai situasi.

Kesimpulan

AI yang dapat dijelaskan mengubah sistem canggih menjadi sesuatu yang lebih mudah diikuti dengan menunjukkan bagaimana keputusan dibuat. Anda telah melihat perannya dalam perawatan kesehatan, keuangan, dan kendaraan otonom, serta persyaratan utama untuk menerapkannya. Jika Anda ingin berbagi wawasan, membuat tutorial, atau menerbitkan konten menarik tentang topik seperti ini, Pippit memberikan alat yang tepat untuk menyajikan ide Anda secara sederhana dan kreatif. Mulailah berkarya dengan Pippit hari ini dan bagikan pengetahuan Anda dengan dunia.

FAQ

1
1. Siapa yang sebaiknya mengambil kursus AI yang dapat dijelaskan?

Profesional yang bergantung pada sistem AI, seperti data scientist, analis bisnis, peneliti kesehatan, pakar keuangan, dan pembuat kebijakan, sebaiknya mempertimbangkan kursus AI yang dapat dijelaskan. Kursus ini membantu mereka menafsirkan hasil, mengurangi risiko, dan membuat keputusan yang adil dan dapat diandalkan. Setelah Anda mendapatkan pengetahuan, menyajikannya dengan jelas sama pentingnya. Pippit mendukung ini dengan fitur seperti pengeditan berbasis transkrip, penghapusan latar belakang menggunakan AI, dan pemotongan cerdas, yang memungkinkan Anda mengubah pelajaran teknis menjadi video yang cocok untuk berbagai platform. Dengan cara ini, wawasan Anda tentang XAI dapat menjangkau audiens yang lebih luas dalam format yang informatif dan mudah diikuti.

2
1. Apa saja beberapa metode AI yang dapat dijelaskan?

Beberapa metode umum dalam AI yang dapat dijelaskan meliputi decision tree, skor pentingnya fitur, dan teknik seperti LIME atau SHAP yang menunjukkan input mana yang memengaruhi suatu prediksi. Metode-metode ini memberikan pengguna gambaran yang jelas tentang bagaimana sistem mencapai kesimpulannya, yang sangat berharga untuk area di mana keadilan dan akurasi paling penting. Setelah memahami metode-metode ini, membagikannya dalam format yang sederhana dapat memperluas dampaknya. Pippit menawarkan template video yang telah diatur berdasarkan industri, tema, dan rasio aspek, sehingga Anda dapat dengan mudah mengubah penjelasan teknis menjadi video XAI yang menarik.

3
1. Apa sajaalat AI yang dapat dijelaskan yang tersedia saat ini?

Beberapa alat AI yang dapat dijelaskan yang terkenal termasuk IBM Watson OpenScale, Google's What-If Tool, Microsoft InterpretML, dan LIME. Platform-platform ini memungkinkan pengguna untuk memeriksa keadilan model, memvisualisasikan hasil, dan melacak bagaimana prediksi dibuat. Platform-platform ini memberikan cara bagi organisasi untuk memahami keputusan AI sebelum digunakan dalam dunia nyata. Setelah alat-alat ini memberikan wawasan, langkah berikutnya adalah menyajikannya dengan cara yang menarik. Pippit menawarkan pembuatan video dan poster yang didukung oleh AI, mempermudah penerjemahan penjelasan AI teknis menjadi konten visual yang menarik, jelas, dan mudah dicerna untuk pemangku kepentingan.