Apa Itu Explainable AI (XAI)? Pengertian dan Cara Kerjanya

Rita Puspita Sari
•
5 jam yang lalu

Ilustrasi Artificial Intelligence 10 — Ilustrasi Artificial Intelligence

Dalam era kecerdasan buatan (AI) yang terus berkembang, pemahaman tentang bagaimana sistem AI membuat keputusan menjadi semakin penting. Salah satu konsep yang hadir untuk menjawab tantangan ini adalah Explainable AI (XAI), atau AI yang dapat dijelaskan. XAI memungkinkan pengguna untuk memahami dan mempercayai keputusan yang diambil oleh sistem AI, sehingga meningkatkan transparansi, akuntabilitas, dan kepercayaan terhadap teknologi ini.

Artikel ini akan membahas secara mendalam apa itu Explainable AI, mengapa penting, bagaimana cara kerjanya, serta manfaatnya dalam berbagai sektor industri.

Apa Itu Explainable AI (XAI)?

Explainable AI (XAI) adalah sekumpulan metode dan teknik yang dirancang untuk membantu manusia memahami proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh algoritma machine learning (ML) dan deep learning. XAI bertujuan untuk:

Memberikan transparansi terhadap cara kerja AI.
Mengidentifikasi dan mengurangi potensi bias dalam model AI.
Meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap hasil yang dihasilkan AI.

Dalam banyak kasus, sistem AI dianggap sebagai "kotak hitam" (black box), di mana input diproses secara kompleks tanpa penjelasan yang jelas tentang bagaimana output dihasilkan. XAI hadir untuk membuka kotak hitam ini, sehingga penggunanya dapat memahami alasan di balik setiap keputusan AI.

Pentingnya Explainable AI dalam Dunia Modern

Penerapan AI yang semakin luas dalam berbagai sektor seperti keuangan, kesehatan, dan hukum membuat kebutuhan akan transparansi semakin penting. Berikut beberapa alasan mengapa Explainable AI sangat krusial:

Membangun Kepercayaan Publik
Kepercayaan terhadap AI hanya dapat dibangun jika pengguna akhir memahami bagaimana model mengambil keputusan. XAI memungkinkan pelanggan dan pemangku kepentingan untuk merasa lebih yakin dalam menggunakan layanan berbasis AI.
Memenuhi Regulasi dan Kepatuhan
Dalam industri seperti layanan keuangan dan kesehatan, regulator sering kali mengharuskan perusahaan untuk menjelaskan bagaimana keputusan dibuat, terutama dalam kasus yang berdampak pada kehidupan masyarakat.
Mitigasi Risiko Bias dan Diskriminasi
Algoritme AI dapat mengalami bias yang tidak disengaja berdasarkan faktor seperti ras, gender, atau usia. Dengan Explainable AI, organisasi dapat mengidentifikasi dan memperbaiki bias ini untuk memastikan keadilan dalam keputusan.
Optimasi Performa Model AI
Explainable AI memungkinkan pengembang untuk memahami kapan dan mengapa model gagal, sehingga mereka dapat melakukan penyempurnaan untuk meningkatkan kinerja model secara keseluruhan.
Akuntabilitas dalam Pengambilan Keputusan
Dalam organisasi yang menerapkan AI untuk pengambilan keputusan kritis, Explainable AI membantu dalam meninjau dan mempertanggungjawabkan keputusan yang dihasilkan AI.

Bagaimana Cara Kerja Explainable AI?

Explainable AI bekerja dengan menggunakan berbagai teknik yang membantu menafsirkan keputusan yang diambil oleh model AI. Beberapa metode utama dalam XAI meliputi:

Akurasi Prediksi
Teknik ini berfokus pada mengevaluasi keakuratan model dengan membandingkan prediksi yang dihasilkan dengan data nyata. Salah satu metode yang umum digunakan adalah LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), yang berfungsi menjelaskan prediksi algoritme ML dengan model sederhana yang lebih mudah dipahami manusia.
Ketertelusuran (Traceability)
Dengan teknik ini, organisasi dapat melacak bagaimana keputusan diambil dengan menetapkan batasan pada aturan dan fitur yang digunakan dalam model. Contoh tekniknya adalah DeepLIFT (Deep Learning Important Features), yang memungkinkan penelusuran hubungan antara neuron dalam jaringan saraf tiruan.
Pemahaman Keputusan (Decision Understanding)
Ini merupakan pendekatan berbasis manusia yang bertujuan untuk meningkatkan pemahaman tim yang bekerja dengan AI, agar mereka dapat menjelaskan bagaimana dan mengapa AI mengambil keputusan tertentu.

Selain itu, Explainable AI juga membedakan antara dua konsep penting:

Kemampuan Penjelasan (Explainability): Mengacu pada sejauh mana manusia dapat memahami alasan di balik keputusan AI.
Kemampuan Penafsiran (Interpretability): Seberapa baik manusia dapat memprediksi hasil AI berdasarkan input tertentu.

Explainable AI vs AI Konvensional

Kecerdasan buatan (AI) dapat dibagi menjadi dua pendekatan utama, yaitu AI konvensional dan Explainable AI (XAI). Berikut adalah perbedaan utama antara keduanya yang dapat membantu kita memahami keunggulan dan kekurangannya dengan lebih jelas.

Kejelasan Pengambilan Keputusan
- AI Konvensional:
  Sulit dijelaskan karena sistem bekerja seperti "kotak hitam" di mana proses pengambilan keputusan tidak transparan.
  Pengguna sering kali tidak mengetahui faktor apa saja yang memengaruhi hasil akhir.
- Explainable AI:
  Memberikan penjelasan yang jelas tentang bagaimana dan mengapa keputusan diambil.
  Setiap langkah dalam proses analisis dapat diuraikan dengan bahasa yang mudah dipahami oleh manusia.
Deteksi dan Mitigasi Bias
- AI Konvensional:
  Rentan terhadap bias tersembunyi yang mungkin muncul dari data pelatihan.
  Bias ini sulit terdeteksi, yang dapat menyebabkan keputusan yang tidak adil atau diskriminatif.
- Explainable AI:
  Memungkinkan identifikasi bias dalam sistem dengan memberikan wawasan yang lebih mendalam terhadap faktor yang memengaruhi hasil.
  Membantu organisasi dalam mengambil langkah untuk mengurangi bias dan meningkatkan keadilan.
Audit dan Verifikasi
- AI Konvensional:
  Sulit diaudit karena sistemnya yang kompleks dan kurangnya dokumentasi yang dapat ditelusuri.
  Menyulitkan organisasi dalam memenuhi regulasi dan standar kepatuhan.
- Explainable AI:
  Memudahkan proses audit dengan menyediakan data yang transparan dan dapat diperiksa secara mendetail.
  Memungkinkan organisasi untuk memenuhi persyaratan hukum dan regulasi dengan lebih baik.
Transparansi dan Kepercayaan
- AI Konvensional:
  Kurang transparan, sehingga sulit bagi pengguna untuk mempercayai hasil yang dihasilkan oleh sistem.
  Keterbatasan dalam kejelasan dapat menghambat adopsi teknologi ini di industri yang memerlukan kejelasan tinggi, seperti keuangan dan kesehatan.
- Explainable AI:
  Transparansi tinggi yang memungkinkan pengguna memahami cara kerja sistem, meningkatkan kepercayaan pengguna.
  Cocok untuk sektor yang memerlukan akuntabilitas tinggi, seperti perbankan dan layanan kesehatan.
Dengan kata lain, Explainable AI memungkinkan organisasi untuk menggunakan AI secara lebih bertanggung jawab dan memastikan bahwa hasil yang diperoleh dapat dipercaya dan dipertanggungjawabkan.

Manfaat Implementasi Explainable AI

Mengadopsi Explainable AI dapat membawa banyak manfaat bagi organisasi, di antaranya:

Meningkatkan Kepercayaan dan Keyakinan
Pengguna dapat lebih percaya diri menggunakan layanan AI karena keputusan dapat dijelaskan secara transparan.
Mempercepat Pengambilan Keputusan AI
Dengan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana AI bekerja, perusahaan dapat membuat keputusan lebih cepat dan lebih tepat.
Mengurangi Risiko dan Biaya Tata Kelola
Memastikan bahwa model AI mematuhi peraturan yang berlaku, sehingga mengurangi risiko denda atau litigasi hukum akibat keputusan yang tidak adil.
Meningkatkan Efisiensi Operasional
Pengelolaan AI yang lebih baik dapat meningkatkan efisiensi operasional dengan meminimalkan waktu yang dihabiskan untuk analisis manual.

Tantangan dalam Mengadopsi Explainable AI

Meskipun memiliki banyak manfaat, adopsi Explainable AI juga menghadapi beberapa tantangan seperti:

Kompleksitas Model: Model AI yang sangat kompleks seperti deep learning sulit untuk dijelaskan sepenuhnya.
Kebutuhan Sumber Daya Tambahan: Diperlukan keahlian dan alat khusus untuk menerapkan Explainable AI dengan baik.
Perlindungan Data: Transparansi model bisa berisiko membocorkan data sensitif jika tidak dikelola dengan baik.

Contoh Penerapan Explainable AI di Berbagai Industri

Penerapan XAI tidak hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga membantu meningkatkan kepercayaan pengguna terhadap teknologi ini. Berikut adalah beberapa contoh penerapan XAI di berbagai sektor, antara lain:

Layanan Kesehatan
Di sektor kesehatan, Explainable AI berperan penting dalam membantu tenaga medis dan pasien memahami hasil yang dihasilkan oleh sistem AI. Beberapa penerapannya antara lain:
- Diagnosis Medis yang Lebih Transparan
  - AI dapat menganalisis data pasien dan memberikan rekomendasi diagnosis yang dapat dijelaskan secara rinci kepada dokter.
  - Dokter dapat memahami alasan di balik diagnosis yang diberikan oleh sistem, seperti pola dalam hasil tes laboratorium atau pencitraan medis (CT Scan, MRI).
  - Pasien juga dapat diberikan informasi yang mudah dipahami mengenai kondisi mereka berdasarkan hasil AI.
- Optimalisasi Sumber Daya Rumah Sakit
  - Dengan memanfaatkan Explainable AI, rumah sakit dapat mengatur jadwal operasi, ketersediaan kamar, dan alokasi tenaga medis berdasarkan analisis data historis.
  - Keputusan yang diambil dapat dijelaskan kepada manajemen rumah sakit dengan faktor-faktor yang mendukung efisiensi, seperti tingkat urgensi pasien dan ketersediaan peralatan medis.
Layanan Keuangan
Explainable AI memainkan peran krusial dalam industri keuangan, terutama dalam aspek transparansi yang sangat dibutuhkan oleh nasabah dan regulator. Beberapa contoh penerapannya adalah:
- Persetujuan Pinjaman dan Kredit yang Dapat Dijelaskan
  - Sistem AI yang digunakan dalam penilaian kredit dapat menjelaskan alasan di balik keputusan persetujuan atau penolakan pinjaman.
  - Faktor-faktor seperti riwayat kredit, penghasilan, dan riwayat pembayaran dapat disajikan dengan jelas kepada nasabah, sehingga mereka memahami alasan di balik keputusan bank.
- Deteksi Penipuan Keuangan yang Transparan
  - Explainable AI dapat menganalisis transaksi keuangan dan mendeteksi aktivitas mencurigakan, seperti pola transaksi yang tidak biasa atau pengeluaran yang tiba-tiba meningkat.
  - Sistem dapat memberikan alasan logis yang dapat ditelusuri oleh auditor atau pemilik akun, sehingga proses investigasi menjadi lebih cepat dan akurat.
Peradilan Pidana
Dalam sistem peradilan pidana, transparansi dalam proses pengambilan keputusan berbasis AI sangat penting untuk memastikan keadilan. Beberapa penerapannya meliputi:
- Prediksi Risiko Kriminalitas Berdasarkan Faktor Sosial
  - AI digunakan untuk menganalisis data sosial, ekonomi, dan demografis dalam memprediksi potensi risiko kriminalitas di suatu wilayah.
  - Dengan Explainable AI, faktor-faktor yang berkontribusi terhadap keputusan prediksi, seperti tingkat pengangguran atau catatan kriminal sebelumnya, dapat dijelaskan dengan jelas kepada pemangku kepentingan.
- Analisis DNA yang Akurat dan Dapat Dipertanggungjawabkan
  - Explainable AI digunakan untuk membandingkan sampel DNA dari TKP dengan database kriminal.
  - Teknologi ini memastikan bahwa setiap langkah dalam proses analisis dapat dijelaskan kepada pengacara, hakim, dan jaksa untuk menghindari kesalahan dalam sistem peradilan.

Lima Pertimbangan dalam Menerapkan Explainable AI

Untuk memastikan implementasi Explainable AI yang sukses, organisasi perlu mempertimbangkan faktor-faktor berikut:

Keadilan dan Penghapusan Bias
Pastikan model AI tidak memihak kelompok tertentu dan beroperasi dengan adil.
Mitigasi Penyimpangan Model
Pantau model AI secara berkala untuk mencegah penyimpangan dari hasil yang diharapkan.
Manajemen Risiko Model
Identifikasi dan mitigasi risiko yang dapat memengaruhi keputusan bisnis.
Otomatisasi Siklus Hidup AI
Gunakan platform AI yang memungkinkan pemantauan dan pembaruan model secara otomatis.
Siap untuk Multi-Cloud
Pastikan sistem AI dapat diimplementasikan di berbagai lingkungan cloud, baik publik maupun privat.

5 Solusi Terkait Explainable AI (XAI)

Berikut adalah lima solusi terkait Explainable AI (XAI) yang membantu organisasi meningkatkan transparansi, akuntabilitas, dan kepercayaan dalam penggunaan teknologi AI:

IBM watsonx.governance™
IBM watsonx.governance™ adalah solusi canggih yang dirancang untuk membantu organisasi mengelola tata kelola AI secara efektif. Perangkat ini memungkinkan perusahaan untuk mengarahkan, mengelola, dan memantau semua aktivitas AI yang dilakukan, termasuk model AI generatif dan machine learning.
Fitur Utama:
- Mitigasi Risiko: Membantu mengidentifikasi dan mengurangi risiko terkait penggunaan AI yang tidak transparan.
- Manajemen Kepatuhan: Memastikan AI mematuhi peraturan yang berlaku seperti GDPR dan regulasi industri lainnya.
- Pengelolaan Etika: Membantu mengatasi isu etika yang muncul dari keputusan AI.
- Otomatisasi Pemantauan: Memantau performa model secara otomatis untuk mengurangi bias dan meningkatkan akurasi.
Dengan watsonx.governance, organisasi dapat lebih percaya diri dalam penerapan AI karena semua proses terstruktur dan transparan sesuai dengan kebutuhan regulasi dan kepatuhan etika.
Google Cloud Explainable AI
Google Cloud menyediakan alat Explainable AI yang membantu pengguna memahami bagaimana model AI mereka membuat keputusan. Platform ini memungkinkan visualisasi data, analisis pengaruh fitur, dan audit transparansi model AI.
Fitur Utama:
- Interpretasi Model: Memberikan penjelasan mendetail tentang bagaimana input tertentu memengaruhi hasil keputusan AI.
- Pengurangan Bias: Memungkinkan identifikasi dan pengurangan bias dalam model AI.
- Visualisasi Data: Menyediakan grafik dan laporan yang mudah dipahami terkait dengan faktor-faktor yang berdampak pada hasil model.
Solusi ini sangat bermanfaat bagi organisasi yang ingin meningkatkan kepercayaan pelanggan dan regulator terhadap keputusan yang dibuat oleh sistem AI mereka.
Microsoft Responsible AI Dashboard
Microsoft menawarkan Responsible AI Dashboard sebagai solusi Explainable AI yang membantu organisasi dalam menganalisis dan memahami perilaku model AI mereka untuk memastikan keadilan, akuntabilitas, dan transparansi.
Fitur Utama:
- Evaluasi Kesetaraan: Menganalisis apakah model memberikan hasil yang adil di berbagai kelompok pengguna.
- Pelacakan Keputusan AI: Memberikan wawasan tentang bagaimana keputusan AI dibuat untuk memenuhi persyaratan hukum dan etika.
- Pengujian Berulang: Memungkinkan organisasi untuk menguji ulang model dalam berbagai skenario untuk mengurangi potensi bias.
Dengan alat ini, perusahaan dapat membangun AI yang lebih bertanggung jawab, sesuai dengan regulasi yang ketat, dan meningkatkan pengalaman pengguna secara keseluruhan.
LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)
LIME adalah teknik open-source yang digunakan untuk memberikan penjelasan lokal terhadap keputusan yang dibuat oleh model AI. Teknik ini bekerja dengan menghasilkan model sederhana yang dapat menjelaskan keputusan kompleks secara lebih mudah dipahami.
Fitur Utama:
- Model-Agnostic: Dapat digunakan untuk berbagai jenis model AI seperti deep learning dan machine learning tradisional.
- Interpretasi Mudah: Membantu pengguna memahami alasan di balik prediksi AI dalam bentuk yang lebih sederhana.
- Pemrosesan Cepat: Menghasilkan hasil analisis yang cepat dan akurat untuk penjelasan keputusan.
LIME sangat cocok digunakan di industri yang membutuhkan tingkat kepercayaan tinggi seperti perbankan, kesehatan, dan hukum karena kemampuannya dalam menyajikan hasil AI yang dapat dimengerti oleh manusia.
SHAP (SHapley Additive exPlanations)
SHAP adalah metode Explainable AI berbasis teori permainan yang memberikan wawasan mendalam tentang kontribusi masing-masing fitur terhadap hasil keputusan AI.
Fitur Utama:
- Nilai Kontribusi Fitur: Menyediakan informasi tentang seberapa besar pengaruh masing-masing fitur input terhadap prediksi akhir.
- Kompatibilitas Luas: Dapat digunakan dengan berbagai framework machine learning seperti TensorFlow, Scikit-learn, dan XGBoost.
- Visualisasi Mudah: Menyediakan grafik yang menunjukkan bagaimana setiap fitur memengaruhi hasil prediksi.
Metode SHAP membantu organisasi memahami dan mempercayai model AI mereka dengan lebih baik, serta meningkatkan transparansi dalam pengambilan keputusan berbasis data.

Kesimpulan
Explainable AI (XAI) adalah langkah maju dalam dunia AI yang bertujuan untuk memberikan transparansi, keadilan, dan kepercayaan dalam sistem AI. Dengan XAI, organisasi dapat menggunakan AI dengan lebih bertanggung jawab, memastikan bahwa setiap keputusan yang dibuat dapat dipahami dan dijelaskan kepada semua pemangku kepentingan.

Penerapan Explainable AI di berbagai sektor seperti layanan kesehatan, keuangan, dan hukum telah menunjukkan manfaat besar dalam meningkatkan kepercayaan dan transparansi.

Sebagai pengguna atau pengembang AI, penting untuk terus mengikuti perkembangan teknologi XAI agar dapat memanfaatkan AI secara optimal dengan pendekatan yang adil dan etis.

Tag Terkait