O conceito de "responsabilidade explicável" (Explainable AI - XAI) é fundamental para a transparência e a confiança em sistemas de inteligência artificial. A ideia central é que as decisões tomadas por modelos de IA devem ser compreensíveis para os usuários, permitindo que eles entendam como e por que essas decisões foram feitas. Analisando as alternativas: a) Garantir que os modelos de IA possam ser explicados e compreendidos, para que suas decisões sejam transparentes. - Esta opção reflete exatamente o objetivo da XAI, que é promover a transparência e a compreensão das decisões da IA. b) Garantir que todos os modelos de IA sejam sempre mais rápidos. - Esta opção não está relacionada à explicabilidade, mas sim à eficiência. c) Garantir que os sistemas de IA nunca cometam erros. - Embora a explicabilidade possa ajudar a identificar erros, não é possível garantir que sistemas de IA nunca cometam erros. d) Eliminar todas as funções de aprendizado supervisionado. - Esta opção é incorreta, pois a XAI não implica na eliminação de métodos de aprendizado. e) Garantir que os dados sejam sempre protegidos. - Embora a proteção de dados seja importante, não é o foco principal da XAI. Portanto, a alternativa correta é: a) Garantir que os modelos de IA possam ser explicados e compreendidos, para que suas decisões sejam transparentes.