ISO/IEC 42001人工智能管理體系認(rèn)證
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重塑未來信任：揭秘人工智能的透明度與可解釋性
原創(chuàng)
2024-09-13 00:00:00
技術(shù)文章
作者： SGS管理與保證
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人工智能的透明度和可解釋性
近年來，基于人工智能的系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)中。這些任務(wù)依賴于人工智能做出的決定，而這些決定往往具有高度敏感性，并可能對(duì)個(gè)人或社會(huì)群體的福祉構(gòu)成潛在風(fēng)險(xiǎn)。這些任務(wù)包括批準(zhǔn)貸款、管理招聘流程和做出與健康相關(guān)的決定。要在此類敏感情況和其他情況下適當(dāng)使用人工智能，人工智能做出的決定必須對(duì)人類來說是可以理解和合理的。
透明度：揭開AI決策的神秘面紗
透明度可以被定義為一個(gè)特定人工智能系統(tǒng)的可理解性——我們知道哪部分的系統(tǒng)發(fā)生了什么。這可以是一個(gè)促進(jìn)問責(zé)的機(jī)制。可解釋性是一個(gè)密切相關(guān)的概念，指的是以反向方式提供有關(guān)人工智能系統(tǒng)行動(dòng)所依據(jù)的邏輯、流程、因素或推理的信息。可解釋的人工智能（XAI）可以通過各種方式實(shí)現(xiàn)，例如，通過調(diào)整現(xiàn)有的人工智能系統(tǒng)或開發(fā)設(shè)計(jì)可解釋的人工智能系統(tǒng)。通常，這些方法被稱為“XAI 方法”
Meske等人認(rèn)為，人工智能的透明度和可解釋性與五個(gè)利益相關(guān)者群體有關(guān)：
1 人工智能監(jiān)管機(jī)構(gòu)，需要解釋以測(cè)試和認(rèn)證系統(tǒng)；
2 人工智能管理人員，需要解釋以監(jiān)督和控制算法及其使用，并確保算法的合規(guī)性；
3 人工智能開發(fā)人員，需要解釋來提高算法的性能，并進(jìn)行調(diào)試和驗(yàn)證。這使他們能夠采用基于原因分析的結(jié)構(gòu)化工程方法，而不是反復(fù)試驗(yàn)；
4 人工智能用戶，他們有興趣了解算法推理并將其與自己的思維方式進(jìn)行比較，以評(píng)估算法的有效性和可靠性；
5 受人工智能決策影響的個(gè)人，他們對(duì)可解釋性感興趣，以評(píng)估特定人工智能決策的公平性。
由于人工智能系統(tǒng)的可解釋性對(duì)于許多敏感的現(xiàn)實(shí)任務(wù)非常重要。因此，大家可以持續(xù)關(guān)注。未來，我們也會(huì)出具一份詳細(xì)的報(bào)告，包括XAI方法的高層次概覽，深入剖析現(xiàn)有技術(shù)的優(yōu)劣等內(nèi)容。
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