Tajne AI: Zašto je objašnjivost ključna!

Tajne AI: Zašto je objašnjivost ključna!

Dana 4. travnja 2025. u znanstvenim će se krugovima ponovno istaknuti značaj objašnjive umjetne inteligencije (AI). Računalni algoritmi sposobni za učenje značajno su napredovali posljednjih godina, ali se suočavaju sa središnjim problemom: nedostatkom transparentnosti. To posebno utječe na procese donošenja odluka, koji se često percipiraju kao “crna kutija”. Na primjer, kada je u pitanju prepoznavanje vozila pomoću umjetne inteligencije, često je nejasno koje značajke algoritmi koriste u svojim odlukama. Prof. dr. Jürgen Bajorath, koji vodi područje AI-a u znanostima o životu na Institutu Lamarr i program Life Science Informatics na Sveučilištu u Bonnu, naglašava da se ovim modelima ne treba slijepo vjerovati.

Istraživanje objašnjivosti umjetne inteligencije ključno je za razumijevanje kada su algoritmi pouzdani u donošenju odluka. Objašnjivost opisuje sposobnost AI sustava da transparentno objasni koji su kriteriji ključni za njegove rezultate. U kemiji i otkrivanju lijekova ovi su zahtjevi posebno izazovni jer modeli kemijskog jezika često sugeriraju nove molekule bez objašnjenja zašto su ti prijedlozi napravljeni.

Koncept objašnjive AI

Inicijativa Explainable AI (XAI) ima za cilj razotkriti često složene procese donošenja odluka algoritama umjetne inteligencije. Odbijanje zahtjeva za kredit od strane AI sustava često ostavlja frustraciju i nepovjerenje jer razlog odluke ostaje nejasan. XAI može pomoći u prevladavanju ovih izazova. Važni aspekti su transparentnost i povjerenje, posebno u kritičnim područjima kao što su zdravstvo, bankarstvo i autonomna vožnja, gdje odluke mogu imati ozbiljne utjecaje na ljude.

XAI metode uključuju identificiranje utjecajnih značajki za predviđanja kao i lokalne modele koji objašnjavaju određena predviđanja (kao što je LIME). Ove su metode važne za otkrivanje i minimiziranje potencijalnih pristranosti u AI modelima. Trenutne primjene XAI-a kreću se od objašnjenja za medicinske dijagnoze do transparentnih odluka u proizvodnim procesima.

Izazovi objašnjivosti

Iako je postignut napredak, postoji niz izazova koje treba prevladati. Postoji sukob ciljeva između željene složenosti modela, što često dovodi do "crne kutije", i objašnjivosti odluka. Ovdje su također pogođeni veliki jezični modeli (LLM) jer njihove složene strukture mogu učiniti jednostavno objašnjenje nemogućim. Nadalje, potrebno je dodijeliti razvojne resurse za korisničke XAI alate kako bi se promicalo šire usvajanje.

Bajorath upozorava da značajke koje umjetna inteligencija smatra relevantnima nemaju nužno uzročni utjecaj na željene ishode. Kako bi se potvrdile predložene molekularne strukture, kemijski eksperimenti su bitni da bi se razumjelo jesu li značajke stvarno relevantne. Provjere vjerodostojnosti su stoga bitne.

Ukratko, objašnjivost i transparentnost AI sustava nije samo tehnički zahtjev, već nužnost za odgovornu i etičku upotrebu u društvu. Kao ranktracker.com bilješke, jasna objašnjenja promiču povjerenje i ključna su za poštivanje pravnih standarda.

Upotreba adaptivnih algoritama stoga ima potencijal značajno unaprijediti istraživanja u prirodnim znanostima. Unatoč tome, to zahtijeva duboko razumijevanje njihovih snaga i slabosti kako bi se osiguralo da su razvoji i etički i učinkoviti. Fraunhofer opisuje kako relevantne metode objašnjivosti mogu pomoći ne samo u poboljšanju tehnologija, već i u osiguravanju prijenosa odgovornosti u procesima donošenja odluka.

S obzirom na različita područja primjene, rasprava o objašnjivosti odluka umjetne inteligencije ostaje središnja tema u znanstvenoj zajednici.