O Problema da Confiança nas Explicações da IA (XAI)

A Inteligência Artificial Explicável (XAI) é promovida como a solução para o 'problema da caixa-preta', oferecendo uma janela para a lógica interna dos modelos de IA e construindo a confiança do usuário. No entanto, à medida que usamos LLMs para explicar o comportamento de outros LLMs, enfrentamos um problema recursivo e preocupante: e se a própria explicação for uma alucinação? O risco de que as explicações em linguagem natural geradas pela XAI possam ser elas mesmas enganosas, incompletas ou factualmente incorretas representa uma séria ameaça à confiabilidade da IA.

Muitos sistemas de XAI funcionam pedindo a um LLM para 'explicar seu raciocínio' ou para justificar uma decisão. O LLM, sendo um mestre em gerar texto plausível, pode criar uma explicação perfeitamente lógica e convincente que não tem nenhuma relação com o verdadeiro processo computacional que levou à decisão original. Ele pode 'racionalizar' sua resposta a posteriori, da mesma forma que os humanos às vezes fazem. Isso é particularmente perigoso, pois pode nos dar um falso senso de segurança sobre a robustez e a justiça de um modelo.

Por exemplo, um modelo de análise de crédito pode negar um empréstimo com base em um viés de dados relacionado ao CEP do solicitante. Quando solicitado a explicar sua decisão, ele pode alucinar uma explicação sobre o 'alto risco de crédito do solicitante com base em seu histórico de pagamentos', mesmo que esse não tenha sido o fator determinante. A explicação parece legítima e esconde o verdadeiro problema de viés, tornando a auditoria e a correção muito mais difíceis.

Para combater esse problema, precisamos de uma hierarquia de confiança em XAI. As explicações em linguagem natural geradas por LLMs devem ser tratadas com ceticismo. Deve-se dar preferência a técnicas de XAI que sejam inerentemente mais fiéis ao funcionamento interno do modelo, como a análise de atenção (que mostra em quais partes da entrada o modelo se concentrou) ou a análise de contribuição de características, mesmo que sejam menos intuitivas para um leigo. A verdadeira explicabilidade não é sobre contar uma história convincente; é sobre revelar a mecânica real por trás de uma decisão, por mais complexa que seja.