🎯 Explicabilidade
Em poucas palavras
Grau em que um sistema de IA Agêntica consegue gerar razões, explicações e justificativas compreensíveis para os humanos sobre suas decisões e ações em cada etapa de execução.
📝 Notas e Desenvolvimento
- A explicabilidade é uma métrica qualitativa essencial para mitigar o efeito ‘caixa-preta’ de modelos de aprendizado profundo e LLMs em sistemas agênticos.
- O artigo descreve que ela é testada por meio de mecanismos de autorreflexão e reflexão cruzada inter-agentes em modelos fundacionais (como GPT-4 e LLaMA), ajudando a manter a rastreabilidade do raciocínio (reasoning traceability).
- Em agentes cognitivos artificiais, a avaliação é focada em observar o quão bem o modelo imita a justificação lógica humana e se suas explicações são fiéis às regras internas de tomada de decisão.
🔗 Conexões e Contexto
- Atlas: MdC - Tecnologia | MdC - Matemática
- Notas Relacionadas: