Kunstmatige intelligentie AI biedt de journalistiek veel mogelijkheden, maar er zijn juist richtlijnen nodig.
LINK
Het is inmiddels breed geaccepteerd dat beslissingen die door AI-systemen worden genomen, uitlegbaar moeten zijn aan hun gebruikers. Toch blijft het in de praktijk vaak onduidelijk hoe die uitlegbaarheid concreet vorm moet krijgen. Vooral voor niet-technische gebruikers, zoals scha-debeoordelaars bij verzekeringsmaatschappijen, is het essentieel dat zij de beslissingen van een AI-systeem goed kunnen begrijpen én kunnen uitleggen aan klanten. Denk bijvoorbeeld aan het toelichten van een afgewezen schadeclaim of leningaanvraag. Hoewel het belang van verklaarbare AI algemeen wordt erkend, ontbreekt het vaak aan praktische handvatten om dit te realiseren. Daarom hebben we in deze handreiking inzichten samengebracht uit twee use cases binnen de financiële sector én uit een uitgebreide literatuurstudie. Hieruit zijn 30 aspecten van betekenisvolle uitleg van AI voortgekomen. Op basis van deze aspecten is een checklist ontwikkeld die AI-ontwikkelaars helpt om hun systemen beter uitlegbaar te maken. De checklist biedt niet alleen inzicht in hoeverre een AI-toe-passing op dit moment begrijpelijk is voor eindgebruikers, maar maakt ook duidelijk waar nog verbeterpunten liggen.
DOCUMENT
In het boek komen 40 experts aan het woord, die in duidelijke taal uitleggen wat AI is, en welke vragen, uitdagingen en kansen de technologie met zich meebrengt.
DOCUMENT
Recommender systems (letterlijk vertaald 'aanbevelingssystemen') zijn dedrijvende kracht achter aanbevelingen en feeds in onder andere webwinkels,streamingdiensten en sociale media. Deze aanbevelingen hebben grote invloedop welke artikelen we lezen of kopen, of welke meningen we horen. Echter, dezeaanbevelingen zijn vaak niet objectief, waardoor bestaande ongelijkheden in desamenleving kunnen vergroten. In dit artikel beschrijven we hoe transparantealgoritmes en verklaringen dit tegen kunnen gaan, en presenteren we interactiepatronendie gebruikers meer controle over hun aanbevelingen geven.
DOCUMENT
1 alinea column: De BCG-matrix is na zesendertig jaar eindelijk aan revisie toe. De question mark, star, cash cow en dog hebben er een vriendje bij: de strainer. ‘Het vergiet’ doet zich aan de marketingstrateeg misleidend voor als een van de usual suspects, waardoor hij denkt te moeten handelen volgens de oude handleiding van de Boston Consulting Group. Maar dankzij voortrazende technologie behoeft dit BCG groeimodel aanvulling.
LINK
