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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

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

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,并可能對個人或社會群體的福祉構(gòu)成潛在風(fēng)險。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:揭開AI決策的神秘面紗


透明度可以被定義為一個特定人工智能系統(tǒng)的可理解性——我們知道哪部分的系統(tǒng)發(fā)生了什么。這可以是一個促進(jìn)問責(zé)的機(jī)制。可解釋性是一個密切相關(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;

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,以評估算法的有效性和可靠性;

5 受人工智能決策影響的個人,他們對可解釋性感興趣,以評估特定人工智能決策的公平性。


由于人工智能系統(tǒng)的可解釋性對于許多敏感的現(xiàn)實任務(wù)非常重要。因此,大家可以持續(xù)關(guān)注。未來,我們也會出具一份詳細(xì)的報告,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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