XAI Builder

Syfte och användaridé: XAI Builder adresserar behovet av att designa och validera förklarbara AI-modeller. Den vänder sig till forskare, ML-ingenjörer, riskansvariga och styrningsproffs som kräver tolkningsbart beteende under utveckling, revision och regleringsgenomgångar. Verktyget tillhandahåller attributioner, globala förklaringar och tvärmodelljämförelser för att etablera transparens.
Kärnlots & funktioner: Obligatoriska funktioner inkluderar indata av en tränad modell, indata av ett representativt dataset och urvalsmetod för förklaringar. Valfria/avancerade funktioner inkluderar scenariobaserade förklaringar, batchbearbetning, flera modelljämförelser och exportbara revisionsvänliga rapporter. Systemet tillämpar data validering, stöder vanliga modellformat och beräknar explainability-mått för styrningens beslut.
In- och utdata: Inmatningar inkluderar dataset (CSV), modell (fil eller API-referens), förklaringsmetod (SHAP, Integrated Gradients, LIME) och körkonfiguration (precision, sampling). Utdata inkluderar attributioner per funktion, globala förklaringar, fidelity- och stabilitetsmått samt en strukturerad rapport lämplig för tillsynsmyndigheter och intressenter.
Algoritmer & beräkningar: Verktyget tillämpar attributionsalgoritmer för lokala förklaringar, samlar dem till globala förklaringar och beräknar fidelity (surrogatmodell-kontroller) och stabilitet (perturbationstester). Det stödjer tvärmodell-aggregation och poängsättning för att jämföra tolkningsbarhet mellan tillvägagångssätt.
Felsökning & kantfall: Hanterar saknade indata, icke-stödda modellformat och otillräcklig data med tydlig validering. Vid dålig datakvalitet ges konservativa attributionestimat och varningar loggas. Externa data eller API-fel visas som felkoder och icke-fatala varningar bevarar befintliga resultat.
Industri/Region & Lokalisering: Ansluter till AI-styrningsnormer i US/EU-sammanhang; stödjer regionala rapporteringsformat, valuta-/tidszonsrapportering i exporter och språkoberoende attributioner lämpliga för efterlevnad. Antaganden & undantag: Förutsätter tillgång till en tränad modell och representativ data; ingen träning eller märkning av modellen. Exkluderar UI-styling, front-end-beteende och något icke-analytiskt visualisering av förklaringar.