O Problema
A tua IA toma uma decisão. Alguém pergunta porquê. A tua equipa encolhe os ombros.
Sejamos honestos: ninguém compreende completamente o que acontece dentro destes modelos. Redes neuronais continuam fundamentalmente opacas. Mas isso não significa que estamos completamente às cegas.
A pergunta não é "podemos explicar a IA perfeitamente?" É "podemos obter insights úteis sobre o que está a conduzir estes outputs?"
O Que É Realmente Possível
Usamos técnicas de interpretabilidade mecanística para espreitar dentro da caixa negra:
Técnicas white-box (quando tens acesso ao modelo):
- Análise de atenção: Em que inputs está o modelo a focar-se?
- Atribuição de features: O que está a contribuir mais para este output?
- Probing: Que conceitos é que o modelo aprendeu?
Técnicas black-box (quando só vês inputs/outputs):
- Análise de sensibilidade: Como é que pequenas mudanças nos inputs afetam os outputs?
- Exploração contrafactual: O que mudaria a previsão?
- Estimativa de confiança: Quando é que o modelo sabe que não sabe?
O que isto te dá: Não compreensão perfeita, mas intuição útil. O suficiente para detetar problemas, debugar falhas e construir confiança apropriada.
Como Ajudamos
Ajudamos-te a fazer sentido dos teus sistemas de IA:
- Análise de modelos: Aplicar técnicas de interpretabilidade para compreender comportamento
- Investigação de modos de falha: Descobrir porque é que o teu modelo está a fazer coisas estranhas
- Calibração de confiança: Saber quando confiar nos outputs e quando não
- Alternativas interpretáveis: Por vezes um modelo mais simples que compreendes bate um complexo que não compreendes
Não prometemos transparência total—isso ainda não existe. Mas podemos ajudar-te a ver mais do que vês agora.