Nu AI steeds meer verweven raakt met overheidsdiensten, staat de vraag naar transparantie en uitlegbaarheid van AI-systemen hoog op de agenda. Voor Nederlandse overheden is het cruciaal om te begrijpen dat explainable AI niet slechts een technisch vraagstuk is, maar vooral een kwestie van interactieontwerp en gebruikersvertrouwen.
De complexiteit van explainable AI
Explainable AI, vaak afgekort als XAI, is een concept dat streeft naar transparantie in de besluitvorming van AI-systemen. Het doel is om de ‘black box’ van complexe algoritmen te openen, zodat mensen kunnen begrijpen hoe beslissingen tot stand komen. Dit is vooral van belang in sectoren waar AI-beslissingen grote impact hebben op het leven van burgers, zoals in de rechtspraak, gezondheidszorg en sociale dienstverlening.
Hoewel er technische oplossingen zijn ontwikkeld om AI-systemen uit te leggen, zoals het LIME-algoritme, blijkt in de praktijk dat het creëren van vertrouwen bij gebruikers een ander vraagstuk is dan het technisch verklaren van een algoritme. Dit inzicht is essentieel voor overheden die AI willen implementeren op een manier die zowel effectief als maatschappelijk aanvaardbaar is.
Lessen uit de praktijk
Aanbevelingssystemen
Een interessant voorbeeld komt uit de wereld van aanbevelingssystemen. Onderzoek heeft aangetoond dat het vertrouwen van gebruikers toeneemt wanneer een systeem transparanter lijkt, ongeacht of deze ’transparantie’ de daadwerkelijke werking van het algoritme weerspiegelt. Dit principe is toepasbaar op overheidssystemen: het gaat er niet om het volledige algoritme bloot te leggen, maar om een interface te creëren die vertrouwen wekt en de juiste acties stimuleert.
Gezondheidszorg
In de gezondheidszorg zien we een vergelijkbaar patroon. Artsen willen niet zozeer een technische uitleg van een AI-model, maar antwoorden op specifieke klinische vragen. Dit vereist vaak het bouwen van aanvullende modellen die los staan van het oorspronkelijke voorspellingsmodel. Voor overheden betekent dit dat ze moeten nadenken over hoe ze AI-systemen kunnen ontwerpen die niet alleen accuraat zijn, maar ook aansluiten bij de denkwijze en behoeften van de eindgebruikers.
Implicaties voor Nederlandse overheden
Gezien deze inzichten, zijn er enkele belangrijke aandachtspunten voor Nederlandse overheden bij de implementatie van AI-systemen:
1. Focus op interactieontwerp
Bij het ontwerpen van AI-diensten moet de nadruk liggen op hoe de gebruikersinterface vertrouwen kan wekken en transparantie kan suggereren. Het doel is niet alleen om informatie te verstrekken, maar om gebruikers te stimuleren de juiste acties te ondernemen op basis van AI-aanbevelingen.
2. Maak onderscheid tussen model en uitleg
Ontwikkel de meest nauwkeurige AI-modellen mogelijk, ongeacht de complexiteit. Overweeg vervolgens om aparte modellen te trainen die de juiste uitleg kunnen geven, afgestemd op de behoeften van verschillende gebruikersgroepen (bijvoorbeeld burgers, beleidsmakers, of uitvoerende ambtenaren).
3. Integreer ethiek en gebruikersvertrouwen vanaf het begin
AI-systemen die inherente vooroordelen bevatten of die gebruikers niet vertrouwen, zijn in de eerste plaats een falen van productmanagement en interactieontwerp. Zorg ervoor dat ethische overwegingen en gebruikersvertrouwen centraal staan in het ontwerpproces, niet als een latere toevoeging.
4. Blijf flexibel en leer van de praktijk
De interactie tussen AI-systemen en mensen is een gebied dat zich snel ontwikkelt. Wees bereid om aanpakken aan te passen op basis van praktijkervaringen en nieuwe inzichten.
Conclusie
Voor Nederlandse overheden is de uitdaging van explainable AI niet alleen een technische, maar vooral een ontwerpuitdaging. Het gaat erom systemen te creëren die niet alleen accuraat zijn, maar ook vertrouwen wekken bij zowel ambtenaren als burgers. Door de focus te leggen op interactieontwerp en gebruikersbehoeften, kunnen overheden AI-systemen implementeren die zowel effectief als maatschappelijk aanvaardbaar zijn.
Dit vereist een multidisciplinaire aanpak, waarbij data scientists samenwerken met interactieontwerpers, ethici en domeinexperts. Alleen door deze holistische benadering kunnen we AI-systemen ontwikkelen die niet alleen technisch geavanceerd zijn, maar ook aansluiten bij de waarden en verwachtingen van onze democratische samenleving.
Wilt u meer weten over hoe u explainable AI kunt implementeren binnen uw overheidsorganisatie? Neem contact op met CiviQs voor deskundig advies en ondersteuning bij het ontwerpen van transparante en vertrouwenwekkende AI-systemen.
