در سالهای اخیر ، هوش مصنوعی (AI) گامهای قابل توجهی برداشته و صنایع را از مراقبت های بهداشتی تا تأمین مالی و تغییر تجربیات روزمره مانند توصیه های شخصی تغییر داده است. با این حال ، از آنجا که هوش مصنوعی به طور فزاینده ای در فرآیندهای مهم تصمیم گیری ادغام می شود ، نیاز به شفافیت و پاسخگویی بسیار مهم می شود. این جایی است که AI (XAI) قابل توضیح است و نقش مهمی در ایجاد اعتماد به سیستم های هوشمند دارد.
درک هوش مصنوعی قابل توضیح
AI قابل توضیح به روش ها و فناوری هایی که برای نتایج سیستم های هوش مصنوعی برای کاربران انسانی قابل درک است ، اشاره دارد. این شامل توسعه مدلهایی است که نه تنها پیش بینی ها را ارائه می دهند بلکه استدلال در مورد این پیش بینی ها را نیز توضیح می دهند. XAI به دنبال تغییر شکل دادن است "جعبه سیاه" ماهیت بسیاری از سیستم های هوش مصنوعی ، که می توانند با کمی شفافیت در مورد نحوه تصمیم گیری ها کار کنند.
نیاز به شفافیت
-
مسئولیت پذیری: در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی ، امور مالی و عدالت کیفری ، سیستم های هوش مصنوعی اغلب بر تصمیماتی تأثیر می گذارند که عواقب قابل توجهی بر افراد و جامعه خواهد داشت. هنگامی که نتایج از مدل های مات حاصل می شود ، پاسخگو بودن هر کسی در مورد اشتباهات یا تعصبات چالش برانگیز می شود. هوش مصنوعی قابل توضیح وضوح لازم را ارائه می دهد و به ذینفعان امکان می دهد دلایل تصمیم را درک کنند.
-
انصاف و کاهش تعصب: سیستم های AI می توانند سهواً تعصبات موجود در داده های آموزش را تحریک کنند. هوش مصنوعی قابل توضیح می تواند به تشخیص و رسیدگی به این تعصبات در مراحل توسعه کمک کند. با ارائه بینش در مورد نحوه تصمیم گیری ، توسعه دهندگان می توانند نقص ها ، تعصبات صحیح را شناسایی کنند و برای نتایج عادلانه تلاش کنند.
-
اعتماد و پذیرش کاربر: برای اینکه کاربران اعتماد کنند و به طور مؤثر در کنار هوش مصنوعی کار کنند ، آنها باید عملکرد آن را درک کنند. XAI نه تنها با روشن کردن نحوه تصمیم گیری ها اعتماد می کند بلکه به کاربران این امکان را می دهد تا این تصمیمات را به چالش بکشند یا زیر سوال ببرند. اگر کاربران قادر به رمزگشایی استدلال هوش مصنوعی نباشند ، شک و تردید می تواند بوجود بیاید ، مانع از پذیرش و همکاری می شود.
- انطباق نظارتی: با نگرانی های فزاینده در مورد حریم خصوصی داده ها و پاسخگویی الگوریتمی ، مقررات مانند مقررات عمومی حمایت از داده ها (GDPR) در اروپا خواستار شفافیت در سیستم های هوش مصنوعی است. مشاغل با استفاده از هوش مصنوعی باید اطمینان حاصل کنند که می توانند نحوه پردازش داده ها را توضیح دهند و تصمیماتی برای رعایت استانداردهای قانونی حاصل می شود.
ساخت سیستم های AI قابل توضیح
ایجاد هوش مصنوعی قابل توضیح بدون چالش های آن نیست. مدل های یادگیری ماشین سنتی ، مانند شبکه های عصبی عمیق ، در قدرت پیش بینی کننده برتری دارند اما اغلب فاقد تفسیر هستند. بنابراین ، محققان و دست اندرکاران در حال بررسی رویکردهای مختلف برای تقویت توضیح هستند:
-
مدل های قابل تفسیر: با استفاده از الگوریتم های ساده تر که ذاتاً قابل تفسیر هستند ، مانند درختان تصمیم گیری یا مدل های خطی ، می توانند نتایج واضح و قابل فهم را ارائه دهند.
-
توضیحات بعد از تعقیب: برای مدل های پیچیده ، تکنیک ها می توانند پس از واقعیت توضیحاتی ایجاد کنند. این روشها شامل توضیحات مدل قابل تفسیر-آگنوستیک قابل تفسیر محلی (آهک) یا توضیحات افزودنی شاپلی (ShAP) است که رفتار تقریبی مدل برای پیش بینی های خاص است.
- ابزارهای تجسم: ارائه کمکهای بصری می تواند به طور قابل توجهی به کاربران در درک مدل های هوش مصنوعی کمک کند. بازنمودهای گرافیکی ، نمرات اهمیت ویژگی و تجزیه و تحلیل حساسیت می تواند چگونگی تأثیر ورودی های مختلف بر روی خروجی ها را روشن کند.
چالش های پیش رو
با وجود تحولات امیدوارکننده در XAI ، چندین مانع باقی مانده است. تعادل تجارت بین دقت مدل و توضیح می تواند دشوار باشد. در بعضی موارد ، دقیق ترین مدل ها کمترین تفسیر هستند و سؤالاتی راجع به زمان اولویت بندی تفسیر ایجاد می کنند.
علاوه بر این ، ذینفعان مختلف ممکن است به انواع مختلفی از توضیحات نیاز داشته باشند. یک دانشمند داده ممکن است به دنبال توضیحات فنی و فنی باشد ، در حالی که ممکن است یک مأموریت ساده یک مرور کلی ساده را ترجیح دهد. توسعه استانداردها برای توضیحاتی که می تواند نیازهای متنوع مخاطبان را برطرف کند ، یک چالش مهم است.
پایان
همانطور که هوش مصنوعی همچنان به همه جنبه های جامعه نفوذ می کند ، ایجاد اعتماد از طریق توضیح ضروری خواهد بود. AI قابل توضیح فقط یک الزام فنی نیست. این یک ستون اساسی برای توسعه هوش مصنوعی اخلاقی و مسئول است. با اولویت بندی شفافیت ، انصاف و پاسخگویی ، می توانیم اطمینان حاصل کنیم که سیستم های هوشمند به عنوان ابزاری برای تغییر مثبت پذیرفته می شوند و نه به عنوان موجودات غیرقابل توصیف. سفر به سمت AI قابل توضیح ، کاری است که نیاز به همکاری بین محققان ، پزشکان ، سیاستگذاران و مردم دارد ، اما این سفری است که به خاطر اعتماد و پیشرفت ارزش آن را دارد.