Sem interpretabilidade, os sistemas de IA carecem de transparência, e os usuários devem confiar cegamente nas previsões de modelos de aprendizado de máquina opacos. A interpretabilidade é fundamental para estabelecer confiança e responsabilidade, descobrir vieses potenciais, avaliar a qualidade do modelo e ajudar a depurar erros de IA.
É especialmente importante em setores regulados como finanças e saúde, onde é necessário um registro de auditoria para implantar a IA de forma responsável. A falta de transparência pode levar a erros e decisões ruins, que podem ter consequências graves.
Portanto, é hora de reconhecer que a interpretabilidade não é mais opcional. É necessário ter uma IA explicável e confiável para colaborar, em vez de ter uma caixa preta incompreensível. A interpretablidade é fundamental para que possamos confiar e trabalhar com a IA de forma eficaz.