Skrivnosti umetne inteligence: zakaj je razložljivost ključna!

Skrivnosti umetne inteligence: zakaj je razložljivost ključna!

4. aprila 2025 bo v znanstvenih krogih ponovno izpostavljen pomen razložljive umetne inteligence (AI). Računalniški algoritmi, ki se lahko učijo, so v zadnjih letih močno napredovali, vendar se soočajo z osrednjo težavo: pomanjkanjem preglednosti. To še posebej vpliva na procese odločanja, ki jih pogosto dojemamo kot »črno skrinjico«. Na primer, ko gre za prepoznavanje vozil z uporabo umetne inteligence, pogosto ni jasno, katere funkcije algoritmi uporabljajo pri svojih odločitvah. Prof. dr. Jürgen Bajorath, ki vodi področje AI v znanostih o življenju na Inštitutu Lamarr in program Life Science Informatics na Univerzi v Bonnu, poudarja, da tem modelom ne gre slepo zaupati.

Raziskovanje razložljivosti umetne inteligence je osrednjega pomena za razumevanje, kdaj so algoritmi zanesljivi pri sprejemanju odločitev. Razložljivost opisuje zmožnost sistema umetne inteligence, da pregledno razloži, katera merila so ključna za njegove rezultate. V kemiji in odkrivanju zdravil so te zahteve še posebej zahtevne, ker modeli kemijskega jezika pogosto predlagajo nove molekule, ne da bi pojasnili, zakaj so ti predlogi narejeni.

Koncept razložljive AI

Namen pobude Explainable AI (XAI) je razkriti pogosto zapletene procese odločanja algoritmov AI. Zavrnitve vlog za posojila s strani sistema umetne inteligence pogosto povzročijo razočaranje in nezaupanje, ker razlog za odločitev ostaja nejasen. XAI lahko pomaga premagati te izzive. Pomembna vidika sta preglednost in zaupanje, zlasti na kritičnih področjih, kot so zdravstvo, bančništvo in avtonomna vožnja, kjer lahko odločitve resno vplivajo na ljudi.

Metode XAI vključujejo prepoznavanje vplivnih značilnosti za napovedi, pa tudi lokalne modele, ki pojasnjujejo specifične napovedi (kot je LIME). Te metode so pomembne za odkrivanje in zmanjševanje morebitnih pristranskosti v modelih AI. Trenutne uporabe XAI segajo od razlag za medicinske diagnoze do preglednih odločitev v proizvodnih procesih.

Izzivi razložljivosti

Čeprav je bil dosežen napredek, je treba premagati številne izzive. Obstaja konflikt ciljev med želeno kompleksnostjo modela, ki pogosto vodi v »črno skrinjico«, in razložljivostjo odločitev. Tukaj so prizadeti tudi veliki jezikovni modeli (LLM), saj lahko njihova kompleksna struktura onemogoči preprosto razlago. Poleg tega je treba dodeliti razvojne vire za uporabniku prijazna orodja XAI za spodbujanje širše uporabe.

Bajorath opozarja, da lastnosti, ki jih AI meni, da so pomembne, nimajo nujno vzročnega vpliva na želene rezultate. Za potrditev predlaganih molekularnih struktur so kemijski poskusi bistveni za razumevanje, ali so lastnosti dejansko pomembne. Preverjanja verodostojnosti so zato nujna.

Če povzamemo, razložljivost in preglednost sistemov umetne inteligence ni le tehnična zahteva, temveč nuja za odgovorno in etično uporabo v družbi. Kot je ranktracker.com opombe, jasna pojasnila spodbujajo zaupanje in so ključnega pomena za skladnost s pravnimi standardi.

Uporaba prilagodljivih algoritmov ima torej potencial za pomemben napredek pri raziskavah v naravoslovju. Kljub temu je za to potrebno globoko razumevanje njihovih prednosti in slabosti, da se zagotovi etičnost in učinkovitost razvoja. Fraunhofer opisuje, kako lahko ustrezne razložljive metode pomagajo ne le izboljšati tehnologije, temveč tudi zagotoviti prenos odgovornosti v procesih odločanja.

Glede na različna področja uporabe razprava o razložljivosti odločitev umetne inteligence ostaja osrednja tema v znanstveni skupnosti.