Εμπιστευτείτε την τεχνητή νοημοσύνη: Έτσι η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται κατανοητή και ασφαλής!

Εμπιστευτείτε την τεχνητή νοημοσύνη: Έτσι η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται κατανοητή και ασφαλής!

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει πλέον βρει το δρόμο της σε πολλούς τομείς της ζωής, είτε με τη μορφή βοηθών γλώσσας είτε με συστήματα λήψης αποφάσεων. Ωστόσο, παρά την ευρεία χρήση τους, οι διαδικασίες λήψης αποφάσεων αυτών των συστημάτων είναι συχνά δύσκολο να κατανοηθούν. Το Συνεργατικό Ερευνητικό Κέντρο/Transregio (TRR) 318 «Κατασκευή Επεξηγηματικότητας» στα πανεπιστήμια του Paderborn και του Bielefeld είναι αφιερωμένο σε εντατικά ερευνητικά ερωτήματα προκειμένου να γίνουν οι διαδικασίες επεξήγησης πιο κατανοητές για τους χρήστες. Συγκεκριμένα, η ομάδα σύνθεσης «Κατανόηση» στο TRR 318 θέτει το κεντρικό ερώτημα για το ποιες πληροφορίες χρειάζονται οι χρήστες για να κατανοήσουν καλύτερα τις αποφάσεις της τεχνητής νοημοσύνης ( uni-paderborn.de ).

Ο καθηγητής Δρ Heike M. Buhl από το Πανεπιστήμιο του Paderborn τονίζει ότι ο στόχος τέτοιων εξηγήσεων είναι να δώσουν στους ανθρώπους μια σαφή κατανόηση. Αυτό περιλαμβάνει τη διάκριση μεταξύ της εννοιολογικής γνώσης, η οποία αναφέρεται στην απλή γνώση της πληροφορίας, και της πρακτόρευσης, η οποία είναι η γνώση του τρόπου εφαρμογής αυτής της γνώσης στην πράξη. Η έρευνα εξετάζει επίσης τη δυναμική της επιφανειακής και βαθιάς κατανόησης, η οποία εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την προηγούμενη γνώση και το ενδιαφέρον των χρηστών ( uni-paderborn.de ).

Η ανάγκη για επεξήγηση

Η έννοια της εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης (XAI) γίνεται όλο και πιο σημαντική. Το XAI περιλαμβάνει διαδικασίες και μεθόδους που επιτρέπουν στους χρήστες να κατανοούν τα αποτελέσματα των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης και να αυξάνουν την εμπιστοσύνη τους σε αυτά τα συστήματα. Σε πολλές περιπτώσεις, τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης θεωρούνται «μαύρα κουτιά», των οποίων οι διαδικασίες λήψης αποφάσεων είναι συχνά αδιαφανείς, ακόμη και για τους προγραμματιστές. Ως εκ τούτου, είναι ζωτικής σημασίας οι εταιρείες να κατανοούν και να παρακολουθούν συνεχώς τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων των συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης τους για να αποφύγουν μεροληψίες και αποκλίσεις απόδοσης. Η XAI προωθεί επίσης τον χαρακτηρισμό της ακρίβειας, της δικαιοσύνης και της διαφάνειας, κάτι που είναι απαραίτητο για την υπεύθυνη εφαρμογή ( ibm.com ).

Τα οφέλη της επεξήγησης είναι πολλά. Περιλαμβάνει τη διασφάλιση της λειτουργικότητας του συστήματος, τη συμμόρφωση με τις νομικές απαιτήσεις και τη δυνατότητα προσφυγής κατά αποφάσεων. Σημαντικές τεχνικές εντός της εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν την ιχνηλασιμότητα αποφάσεων και τη βελτίωση της ακρίβειας πρόβλεψης. Μέθοδοι όπως το Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) και το DeepLIFT χρησιμοποιούνται για την ανάλυση των νευρωνικών ενεργοποιήσεων και έτσι συμβάλλουν στην καλύτερη κατανόηση των αποφάσεων AI ( ibm.com ).

Εμπιστοσύνη στα συστήματα AI

Μια εξίσου κεντρική πτυχή στη συζήτηση για την τεχνητή νοημοσύνη είναι η εμπιστοσύνη σε αυτές τις τεχνολογίες. Το Γερμανικό Ερευνητικό Κέντρο για την Τεχνητή Νοημοσύνη (DFKI) εργάζεται επί του παρόντος σε μεθόδους δοκιμής και πιστοποίησης ευφυών συστημάτων. Στόχος είναι να συνδυαστεί η τεχνολογική αριστεία με την κοινωνική ευθύνη. Αυτό είναι ιδιαίτερα σημαντικό σε τομείς κρίσιμους για την ασφάλεια, όπως η υγειονομική περίθαλψη ή τα οικονομικά, όπου η διαφάνεια αποτελεί ακρογωνιαίο λίθο της εμπιστοσύνης ( dfki.de ).

Το DFKI αναπτύσσει κριτήρια δοκιμών και διαδικασίες πιστοποίησης που στοχεύουν στη διασφάλιση αξιόπιστων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Πρωτοβουλίες όπως η MISSION AI, η οποία προωθεί την ενίσχυση αξιόπιστων συστημάτων μέσω αποτελεσματικών ελεγκτικών προτύπων, συμπληρώνουν αυτές τις προσπάθειες. Επιπλέον, το CERTAIN προωθεί πρότυπα για την επικύρωση και την πιστοποίηση συστημάτων AI στην Ευρώπη. Αυτές οι εξελίξεις είναι απαραίτητες για να μπορέσουν οι εταιρείες και τα ιδρύματα να εφαρμόσουν αξιόπιστες τεχνολογίες και τελικά να αυξήσουν την αποδοχή της τεχνητής νοημοσύνης ( dfki.de ).

Συνολικά, είναι σαφές ότι η συνεχής διαδικασία ανάπτυξης αξιόπιστης τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί τόσο επιστημονική αριστεία όσο και κοινωνική ευθύνη. Η Ευρώπη έχει την ευκαιρία να γίνει παγκόσμιος ηγέτης με μια ανθρωποκεντρική προσέγγιση στην ανάπτυξη της τεχνητής νοημοσύνης. Η ενεργός συμμετοχή στο σχεδιασμό αυτών των τεχνολογιών είναι απαραίτητη προκειμένου να αντιμετωπιστούν οι προκλήσεις του μέλλοντος και να κερδίσουμε την εμπιστοσύνη των χρηστών.