Tajomstvo AI: Prečo je vysvetliteľnosť kľúčová!

Tajomstvo AI: Prečo je vysvetliteľnosť kľúčová!

4. apríla 2025 bude vo vedeckých kruhoch opäť zdôraznená dôležitosť vysvetliteľnej umelej inteligencie (AI). Počítačové algoritmy schopné učenia zaznamenali v posledných rokoch výrazný pokrok, ale čelia hlavnému problému: ich nedostatočnej transparentnosti. To ovplyvňuje najmä rozhodovacie procesy, ktoré sú často vnímané ako „čierna skrinka“. Napríklad, pokiaľ ide o rozpoznávanie vozidiel pomocou AI, často nie je jasné, ktoré funkcie používajú algoritmy pri svojich rozhodnutiach. Prof. Dr. Jürgen Bajorath, ktorý vedie oblasť AI v biologických vedách na Lamarr Institute a program Life Science Information na Univerzite v Bonne, zdôrazňuje, že týmto modelom by sa nemalo slepo dôverovať.

Skúmanie vysvetliteľnosti AI je kľúčové pre pochopenie toho, kedy sú algoritmy spoľahlivé pri rozhodovaní. Vysvetliteľnosť opisuje schopnosť systému AI transparentne vysvetliť, ktoré kritériá sú rozhodujúce pre jeho výsledky. V chémii a objavovaní liekov sú tieto požiadavky obzvlášť náročné, pretože modely chemického jazyka často naznačujú nové molekuly bez vysvetlenia, prečo sa tieto návrhy robia.

Koncept vysvetliteľnej AI

Iniciatíva Explainable AI (XAI) má za cieľ odhaliť často zložité rozhodovacie procesy algoritmov AI. Odmietnutie žiadostí o pôžičku systémom AI často zanecháva frustráciu a nedôveru, pretože dôvod rozhodnutia zostáva nejasný. XAI môže pomôcť prekonať tieto výzvy. Dôležitými aspektmi sú transparentnosť a dôvera, najmä v kritických oblastiach, ako je zdravotná starostlivosť, bankovníctvo a autonómne riadenie, kde môžu mať rozhodnutia vážny dopad na ľudí.

Metódy XAI zahŕňajú identifikáciu vplyvných funkcií predpovedí, ako aj miestnych modelov, ktoré vysvetľujú špecifické predpovede (napríklad LIME). Tieto metódy sú dôležité na detekciu a minimalizáciu potenciálnych skreslení v modeloch AI. Súčasné aplikácie XAI siahajú od vysvetlení lekárskych diagnóz až po transparentné rozhodnutia vo výrobných procesoch.

Výzvy vysvetliteľnosti

Aj keď sa dosiahol pokrok, je potrebné prekonať množstvo výziev. Existuje konflikt cieľov medzi požadovanou zložitosťou modelu, ktorá často vedie k „čiernej skrinke“, a vysvetliteľnosťou rozhodnutí. Postihnuté sú tu aj veľké jazykové modely (LLM), ktorých zložité štruktúry môžu znemožniť jednoduché vysvetlenie. Okrem toho je potrebné prideliť vývojové zdroje pre užívateľsky prívetivé nástroje XAI, aby sa podporilo širšie prijatie.

Bajorath varuje, že funkcie, ktoré AI považuje za relevantné, nemusia mať nevyhnutne kauzálny vplyv na požadované výsledky. Na overenie navrhovaných molekulárnych štruktúr sú nevyhnutné chemické experimenty, aby sme pochopili, či sú vlastnosti skutočne relevantné. Kontroly hodnovernosti sú preto nevyhnutné.

Stručne povedané, vysvetliteľnosť a transparentnosť systémov AI nie je len technickou požiadavkou, ale aj nevyhnutnosťou pre zodpovedné a etické používanie v spoločnosti. Ako ranktracker.com jasné vysvetlenia podporujú dôveru a sú kľúčové pre dodržiavanie právnych noriem.

Využitie adaptívnych algoritmov má preto potenciál výrazne posunúť výskum v prírodných vedách. To si však vyžaduje hlboké pochopenie ich silných a slabých stránok, aby sa zabezpečilo, že vývoj bude etický aj efektívny. Fraunhofer popisuje, ako môžu relevantné metódy vysvetliteľnosti pomôcť nielen zlepšiť technológie, ale aj zabezpečiť prenos zodpovednosti v rozhodovacích procesoch.

Vzhľadom na rôznorodé oblasti použitia zostáva diskusia o vysvetliteľnosti rozhodnutí AI ústrednou témou vo vedeckej komunite.