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Responsible AI Toolbox is a suite of tools providing model and data exploration and assessment user interfaces and libraries that enable a better understanding of AI systems. These interfaces and libraries empower developers and stakeholders of AI systems to develop and monitor AI more responsibly, and take better data-driven actions.

解決的問題

提供一套全面的工具，用於安全且合乎倫理地評估、開發與部署 AI 系統。協助開發者與利害關係人識別模型錯誤、診斷其發生原因、檢測不同人口群體間的公平性問題，並理解單一預測背後的推理過程，從而做出更佳的資料驅動決策。

工作原理

此工具箱將多個專業的開源套件整合為一組可視化元件與儀表板。使用 Error Analysis 找出模型表現不佳的資料群組，使用 Fairlearn 進行公平性評估，使用 InterpretML 提升模型可解釋性，使用 DiCE 進行反事實分析（展示輸入的微小變動如何改變預測結果），並使用 EconML 進行因果分析，以區分相關性與因果關係。

適用對象

需要調試機器學習模型、確保公平性，並對表格、文字與視覺資料進行全面模型評估的 AI 實務者、模型開發者與業務利害關係人。

主要亮點

負責任的 AI 儀表板：單一介面整合錯誤分析、公平性、可解釋性與因果分析。
可自訂的工作流程：允許使用者設計特定的除錯路徑，例如從模型概觀進入錯誤分析，再進至資料探索。
廣泛的模型支援：相容遵循 Scikit-learn 標準的模型，以及 PyTorch、TensorFlow 與 Keras。
多模態範例：包含針對文字、視覺與表格資料中分類與迴歸模型除錯的預建筆記本。