Sztuczna inteligencja (AI) odgrywa coraz większą rolę w naszym społeczeństwie, z coraz większą liczbą systemów i usług wykorzystujących jej możliwości. W miarę jak technologie AI stają się coraz bardziej zaawansowane, ich działanie staje się coraz trudniejsze do zrozumienia. Ten brak przejrzystości, często nazywany problemem „black box” AI, staje się kluczowym wyzwaniem w wykorzystaniu AI.
Czym jest problem „black box” w AI?
Problem „black box” w AI odnosi się do braku przejrzystości w procesach decyzyjnych realizowanych przez systemy AI. W wielu przypadkach, nawet twórcy systemu AI nie są w stanie dokładnie wyjaśnić, dlaczego ich system podjął konkretną decyzję.
Na przykład, systemy oparte na głębokim uczeniu (deep learning), które są często używane do rozpoznawania obrazów czy przetwarzania języka naturalnego, składają się z wielu warstw neuronów sztucznych. Te warstwy współpracują ze sobą w skomplikowany sposób, co może skutkować decyzjami, które są trudne do zrozumienia dla ludzi.
Dlaczego przejrzystość jest ważna?
Przejrzystość jest kluczowa dla budowania zaufania do AI. Jeżeli ludzie mają polegać na decyzjach podejmowanych przez AI, muszą być w stanie zrozumieć, jak te decyzje są podejmowane.
Przejrzystość jest również ważna z perspektywy etycznej i prawnej. Jeśli system AI podejmuje decyzje, które mają wpływ na ludzi – na przykład, decyduje o kredytach, diagnozach medycznych, czy zatrudnieniu – musimy być w stanie zrozumieć i ocenić te decyzje.
Rozwiązanie problemu „black box”: Eksplicytabilne AI
Jednym z podejść do rozwiązania problemu „black box” jest eksplicytabilne AI (explainable AI), czyli AI, które jest zaprojektowane tak, aby ludzie mogli zrozumieć, jak podejmuje decyzje.
Eksplicytabilne AI nie tylko podaje wyniki, ale również dostarcza wyjaśnień dotyczących tych wyników. Na przykład, system eksplicytabilnego AI mógłby nie tylko przewidzieć, czy pacjent ma pewną chorobę, ale także wskazać, które czynniki wpłynęły na tę prognozę.
Tworzenie eksplicytabilnych systemów AI to jednak trudne zadanie. Wymaga to nie tylko zaawansowanej wiedzy technicznej, ale także głębokiego zrozumienia kontekstu, w którym system AI jest stosowany, a także potrzeb i oczekiwań użytkowników.
Kierunki badań i techniki stosowane do zwiększenia przejrzystości AI
Naukowcy na całym świecie pracują nad różnymi technikami, które mogą pomóc zwiększyć przejrzystość AI. Poniżej przedstawiamy kilka z nich:
- Metody wizualizacji: Te techniki polegają na graficznym przedstawieniu procesów decyzyjnych AI, na przykład poprzez pokazywanie, które części obrazu system rozpoznawania obrazów uważa za najważniejsze przy klasyfikacji.
- Modele o dużej interpretowalności: Niektóre modele, takie jak drzewa decyzyjne lub regresja liniowa, są naturalnie interpretowalne, ponieważ ich decyzje można łatwo zrozumieć i przedstawić w formie reguł lub równań.
- Techniki LIME i SHAP: LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) i SHAP (SHapley Additive exPlanations) to techniki, które starają się wyjaśnić decyzje poszczególnych modeli AI, analizując ich predykcje dla konkretnych przykładów.
- Modele surrogatowe: Modele surrogatowe są uproszczonymi wersjami skomplikowanych modeli AI, które stają się 'proksy’ dla zrozumienia, jak oryginalny model podejmuje decyzje.
- Kontrastowe wyjaśnienia: Ta technika polega na pokazywaniu, jak różne zmienne wpływają na wynik, poprzez porównanie z konkretnym przypadkiem, w którym wynik byłby inny.
Wszystkie te techniki mają swoje zalety i wady, i żadna z nich nie jest idealna. Istnieje ogromna potrzeba dalszych badań w tej dziedzinie, aby lepiej zrozumieć, jak możemy sprawić, aby AI było bardziej przejrzyste i zrozumiałe dla ludzi.
Zaufanie przez przejrzystość
Ostatecznie, przejrzystość w AI jest kluczowa dla budowania zaufania. Ludzie muszą być w stanie zrozumieć, jak AI podejmuje decyzje, aby mogli zaufać tym decyzjom i czuć się komfortowo z wykorzystaniem AI w swoim życiu. Jest to nie tylko kwestia techniczna, ale również etyczna, prawna i społeczna, która wymaga ciągłego zaangażowania ze strony naukowców, inżynierów, decydentów, regulatorów i społeczeństwa jako całości.
