Betekenisvolle Uitleg Ontwikkelen voor Machine Learning Modellen in de Telecom Sector
Doel
Bij AI-systemen zijn gewoonlijk verschillende stakeholders betrokken, die elk een unieke rol hebben met betrekking tot deze systemen. Als gevolg hiervan varieert de behoefte voor uitleg afhankelijk van wie het systeem gebruikt. Het primaire doel van dit onderzoek is het genereren en evalueren van op stakeholder toegesneden uitleg voor use cases in de telecomindustrie. Door best practices te identificeren, nieuwe explainability tools te ontwikkelen en deze toe te passen in verschillende use cases, is het doel om waardevolle inzichten op te doen.
Resultaten
Resultaten omvatten het identificeren van de huidige best practices voor het genereren van betekenisvolle uitleg en het ontwikkelen van op maat gemaakte uitleg voor belanghebbenden voor telecom use-cases.
Looptijd
01 september 2023 - 30 augustus 2027
Aanpak
Het onderzoek begint met een literatuurstudie, gevolgd door de identificatie van mogelijke use-cases en het in kaart brengen van de behoeften van stakeholders. Vervolgens zullen prototypes worden ontwikkeld en hun vermogen om betekenisvolle uitleg te geven, zal worden geëvalueerd.
Betrokken HU-onderzoekers
"De verwachte onderzoeksoutput stelt ons in staat om het fundament van ons AI-governancebeleid, namelijk transparantie, volledig te implementeren, en zo de manier waarop we verantwoorde AI bij KPN doen te verbeteren"