Hybrid Explainable Workflows for Security and Threat Intelligence

In onderzoek naar veiligheidsdreiging werken mensen en kunstmatige intelligentie samen in een ‘hybride’ proces om bruikbare informatie te verkrijgen. Dit gaat gepaard met aanzienlijke onzekerheden en vertekeningen. Professionals zijn zich hiervan bewust, maar missen een werkbare weergave van onzekerheden en wat dat betekent voor hun werk. Dit project ontwikkelt een ‘’metadata van onzekerheid‘’ voor intelligentie rondom dreiging, in een zowel door machines leesbare als door mensen te interpreteren vorm,- en onderzoekt dit empirisch. Zo kan inlichtingenwerk expliciet redeneren over afwegingen tussen o.a. nauwkeurigheid, proportionaliteit, uitlegbaarheid, privacy en kosteneffectiviteit. Dit draagt bij aan een verantwoorde toepassing van kunstmatige intelligentie voor een veiligere samenleving.