Rashomon-hatás: miért „több jó AI” létezik egyszerre?

Egy AI-rendszer ma már nem csak „jósol” – gyakran lépések sorozatában dönt, és ezek a döntések egymásra épülnek. Ilyen a személyre szabott ajánlórendszer az e-kereskedelemben (mit mutassunk először, mit másodszor), ilyen a készletoptimalizálás (mikor rendelünk utánpótlást), és ilyen a klinikai döntéstámogatás az egészségügyben (milyen vizsgálat következzen, milyen kezelés, milyen kontrollidőpont).

A meglepő rész: két modell viselkedhet ugyanúgy, mégis teljesen más okok alapján „gondolja” helyesnek ugyanazt a döntést. A friss, 2025.12.19-én benyújtott kutatás a Rashomon-hatást – amit eddig főleg klasszifikációban tárgyaltak – átülteti a szekvenciális döntéshozatal világába. Ez pedig különösen fontos ott, ahol a bizalom nem opció, hanem követelmény: az egészségügyi AI-ban.

A cikkben azt a szemléletet viszem tovább, hogy a Rashomon-hatás nem kellemetlen „zaj” a modellek között, hanem eszköz: segít átláthatóbbá tenni az AI-t, növeli a robusztusságot eltolódó adatok mellett, és a gyakorlatban csökkentheti a verifikáció (biztonsági/megfelelőségi ellenőrzés) költségét. És igen: közben visszakötök a sorozatunkhoz is, mert a kiskereskedelem és az egészségügy problémái meglepően hasonlóak, ha a döntések több lépésben történnek.

Mi a Rashomon-hatás, és miért nem csak „magyarázhatósági” kérdés?

A Rashomon-hatás lényege: több, az adatokon azonosan jól teljesítő modell létezhet, amelyek ugyanazt az előrejelzést adják, miközben más jellemzőkre támaszkodnak a döntés során.

Klasszikus példában (klasszifikáció): két modell ugyanarra a mellkasröntgenre ugyanazt mondja („tüdőgyulladás gyanú”), de az egyik a kép egyik régiójára figyel, a másik más mintázatokra. A felhasználó szemében „ugyanaz a válasz”, szakmai szempontból viszont a belső indoklás eltérhet – és ez számít, ha torzítás, adatcsúszás vagy rejtett összefüggések vannak.

A mostani kutatás ezt a jelenséget a szekvenciális döntésekre fordítja le:

• Nem egyetlen döntésről van szó, hanem policy-ről (irányelvről), ami állapotok alapján akciókat választ.
• A Rashomon-hatás itt azt jelenti: több policy azonos viselkedést mutat (ugyanazokat az állapotokat látogatja, ugyanazokat a lépéseket teszi), miközben belső struktúrájuk eltér (például a jellemzőhozzájárulások/attribúciók mások).

Snippet-mondat: A Rashomon-hatás nem azt jelenti, hogy az AI „összevissza” dönt – hanem azt, hogy többféle belső indoklással is eljuthat ugyanoda.

Miért különösen aktuális ez 2025 végén?

2025-ben egyre több szervezetnél kerül napirendre a „működik-e?” kérdés helyett a „biztosan úgy működik-e, ahogy gondoljuk?” téma. Az egészségügyben a megfelelőség (auditálhatóság, kockázatkezelés), a kiskereskedelemben pedig a pénzügyi kockázat (árképzés, készlet, fraud) tolja előtérbe a verifikálható, stabil döntéshozatalt.

Miért nehéz „azonos viselkedést” bizonyítani szekvenciális döntéseknél?

Szekvenciális döntéshozatalban (például megerősítéses tanulás, döntési folyamatok) a környezet gyakran sztochasztikus: ugyanaz a döntés ugyanabból az állapotból nem garantálja ugyanazt a kimenetet.

Egészségügyi analógia:

• Ugyanaz a triázsdöntés (pl. sürgős labor) két hasonló beteg esetén eltérő eredményhez vezethet, mert a biológia „zajos”, a mérés pontatlan, a kórfolyamat dinamikus.

E-kereskedelmi analógia:

• Ugyanaz az ajánlási sorrend sem garantálja ugyanazt a konverziót, mert a felhasználó hangulata, készlete, konkurens árak vagy a kiszállítási idő változik.

Klasszifikációban egyszerű a helyzet: az előrejelzéseket összeveted a címkékkel. Szekvenciában viszont egyetlen „trajektória” (lefutás) alapján nem döntheted el, hogy két policy ugyanaz-e, mert a véletlen eltérítheti.

A kutatás erre azt mondja: formális verifikációs módszerekkel érdemes dolgozni, amelyek nem egyetlen lefutást vizsgálnak, hanem a policy-k teljes valószínűségi viselkedését hasonlítják össze a környezetben.

Snippet-mondat: A szekvenciális döntésekben a „ugyanazt csinálta egyszer” nem bizonyíték; a teljes valószínűségi viselkedés az.

Mit ad a Rashomon-szemlélet az egészségügyi diagnosztikában?

Az egészségügyi AI-ban az egyik leggyakoribb bizalmi törésvonal ez: „Ha a modell ugyanazt mondja, miért változik a magyarázat?” A Rashomon-hatás erre egy őszinte választ ad: mert több, szakmailag azonosan jó döntési út létezhet.

1) Több „helyes” diagnosztikai útvonal is lehet

Gondolj egy döntéstámogató rendszerre, amely lépésről lépésre javasol vizsgálatokat:

• első lépés: CRP vagy prokalcitonin?
• második lépés: képalkotás vagy megfigyelés?
• harmadik lépés: antibiotikum, vagy várakozás kontrollal?

Előfordulhat, hogy két külön policy ugyanoda jut (ugyanazt az akciósort javasolja a legtöbb releváns állapotban), de:

• az egyik policy inkább a vitális paraméterekre érzékeny,
• a másik a labortrendekre.

Ez nem feltétlen hiba. Viszont jelzés: az attribúciók eltérése miatt másképp sérülhetnek adatcsúszásnál (például ha egy laborparaméter mérése a kórházban módszert vált).

2) Átláthatóság és megfelelőség: mit kell valójában auditálni?

A Rashomon-hatás miatt én azt tartom jó iránynak, hogy ne csak egyetlen „kanonikus” modellt auditáljunk, hanem:

• viselkedési egyenértékűséget vizsgáljunk (mit tesz a rendszer), és
• mellette a Rashomon-halmazból származó policy-k magyarázati sokféleségét is feltérképezzük (miért teszi).

Ezzel a kórház és a beszállító is jobban jár:

• a klinikus érti, hogy „több racionális út” létezhet,
• a fejlesztő látja, hol sérülhet a rendszer adateltolódásnál,
• a megfelelőségi oldal pedig megkapja a stabil, verifikálható viselkedési kereteket.

3) Robusztusság adat- és környezetváltozás ellen

A kutatás egyik gyakorlati állítása, hogy a Rashomon-halmazból épített ensemble (több policy összehangolt használata) robusztusabb lehet eloszláseltolódás esetén, mint egyetlen policy.

Egészségügyben ez nagyon konkrét:

• új betegpopuláció (szezonális járványhullámok),
• új protokoll,
• más labormérés,
• más kódolási gyakorlat.

Ha több, viselkedésben „egyező”, de belső okokban eltérő policy közül választasz (vagy szavaztatsz), akkor csökken az esélye, hogy egyetlen sérülékeny jellemzőre épít a rendszer.

Snippet-mondat: A robusztusság néha nem abból jön, hogy „jobb” modellt építesz, hanem abból, hogy több, azonosan jó modellt kezelsz együtt.

Mit tanulhat ebből a kiskereskedelem és az e-kereskedelem?

Ebben a sorozatban sokat beszélünk ajánlórendszerekről, kereslet-előrejelzésről és készletkezelésről. A Rashomon-hatás itt is jelen van – csak ritkán nevezik nevén.

Ajánlórendszerek: ugyanaz a kosárérték, más „logika”

Két ajánlási policy produkálhat azonos bevételt és konverziót, miközben:

• az egyik a termékár-érzékenységet használja erősen,
• a másik a szállítási időt vagy a márkahűséget.

Ha jön egy karácsony utáni időszak (2025.12 vége), ahol:

• változnak a szállítási idők,
• megugrik a visszaküldés,
• erősödik az akcióvadászat,

a két policy közül az egyik simán „széteshet”, a másik stabil marad. Rashomon-szemlélettel ezt előre fel tudod térképezni.

Készlet- és ároptimalizálás: szekvenciális döntések a valóságban

A készletkezelés tipikusan több lépés:

• mikor rendelsz,
• mennyit,
• milyen biztonsági készlettel,
• hogyan árazz ki.

Itt a formális verifikáció gondolata elsőre túl akadémikusnak hangzik, de a lényeg praktikus: ne csak szimulációs lefutásokra hagyatkozz, mert a véletlen sok mindent elfed. Ha a policy-k viselkedését teljes valószínűségi értelemben hasonlítod, kevesebb lesz a kellemetlen meglepetés élesben.

Gyakorlati lépések: így használd a Rashomon-hatást bizalomépítésre

Ha AI-alapú döntéstámogatást vezetsz be (kórházban vagy e-kereskedelemben), én ezt a 6 lépést követném.

1. Ne egyetlen modellt keress, hanem Rashomon-halmazt.

   • Cél: találj több, hasonló teljesítményű jelöltet különböző random seedekkel, architektúrával, regularizációval.

2. Mérd külön a viselkedési és a magyarázati egyezést.

   • Viselkedés: akciók, állapotbejárás, döntési útvonalak.
   • Magyarázat: feature-attribúciók, érzékenység, ellenpéldák.

3. Kezeld az eltérő magyarázatot kockázati jelként, ne hibaként.

   • Ha két policy ugyanazt csinálja, de másra támaszkodik, az azt jelzi: több „töréspont” is lehetséges adatcsúszásnál.

4. Építs ensemble-t a Rashomon-halmazból kritikus döntésekre.

   • Egészségügy: riasztások, triázs, gyógyszer-interakció figyelmeztetés.
   • E-kereskedelem: fraud, dinamikus árazás, készletkockázat.

5. Használj „permisszív policy” gondolkodást, ahol a verifikáció drága.

   • A kutatás szerint a Rashomon-halmazból levezetett permisszív policy csökkentheti a verifikációs terhet úgy, hogy az optimális teljesítmény megmarad.
   • Fordítás a gyakorlatra: engedj több, egyformán jó döntési opciót bizonyos állapotokban, és ezt auditáld egyszer.

6. Kommunikáld a klinikusoknak/üzleti vezetőknek érthetően.

   • „Nem egyetlen ‘igaz’ modell van, hanem egy stabil viselkedési tartomány. Mi ezt a tartományt kontrolláljuk.”

Gyakori kérdések (és a lényegre törő válaszok)

„Ha több policy azonosan jó, melyiket válasszam?”

Azt, amelyiknek az attribúciói és érzékenységi mintázata a legjobban illeszkedik a várható adatminőséghez és a kockázatokhoz. Kritikus területen inkább ensemble.

„Nem rontja a bizalmat, ha több magyarázat van?”

Szerintem pont ellenkezőleg: a bizalmat az rontja, amikor úgy teszünk, mintha egyetlen magyarázat létezne. A Rashomon-szemlélet segít őszintén és kontrolláltan beszélni a bizonytalanságról.

„Mit nyerek a formális verifikációval?”

Azt, hogy nem „pár szimuláció alapján” hiszed el a policy működését, hanem a teljes valószínűségi viselkedésről kapsz képet. Egészségügyben ez audit- és kockázatkezelési előny.

A lényeg: több jó AI létezik, és ezt ki lehet használni

A Rashomon-hatás szekvenciális döntéshozatalban azért nagy ügy, mert végre kimondja: a policy-k között lehet viselkedési azonosság úgy, hogy belül különböznek. Ez a különbség nem akadémikus apróság. Ez az, ami adatcsúszásnál, új betegpopulációnál vagy szezonális kereskedelmi mintázatváltásnál eldöntheti, hogy az AI stabil marad-e.

Ha a „Mesterséges intelligencia a kiskereskedelemben és e-kereskedelemben” sorozatot egy mondatban kell összekötnöm az egészségüggyel: mindkét területen a bizalom a döntési lánc stabilitásán múlik. A Rashomon-hatás pedig egy praktikus keret arra, hogyan nézz rá erre a stabilitásra.

Te melyikhez állsz közelebb: inkább egyetlen „tökéletes” modellt keresnél, vagy inkább egy olyan modelltartományt építenél, amit tényleg lehet ellenőrizni és fenntarthatóan működtetni 2026-ban is?