IA explicável para reduzir a assimetria de informação no consumo:
uma análise comparativa de ferramentas e implicações educacionais
Resumo
Este artigo explora a necessidade de implementar a Inteligência Artificial Explicável (XAI) para mitigar a assimetria de informação nas relações de consumo. A opacidade dos algoritmos de IA frequentemente deixa os consumidores em desvantagem, incapazes de compreender as decisões automatizadas que impactam suas escolhas. Utilizando o Método Analítico Hierárquico (MAH), este estudo avalia ferramentas de XAI, como SHAP, LIME e InterpretML, identificando as mais eficazes para promover transparência e revelar a ética. Além de beneficiar os consumidores, a XAI também auxilia órgãos reguladores na garantia de práticas justas no mercado. Os resultados indicam que a adoção de XAIl é essencial para desenvolver um mercado mais equilibrado e consciente, onde a explicabilidade das decisões algorítmicas fortalece a confiança e promove um consumo mais informado.
Palavras-chave: Inteligência artificial explicável; Assimetria de informação; Avaliação de ferramentas de IA; Educação em IA; Ética da IA.
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