AI caurspīdīguma un uzticamības uzlabošana, izmantojot salikto AI

Pieņemšana Mākslīgais intelekts (AI) ir strauji palielinājies tādās jomās kā veselības aprūpe, finanses un juridiskās sistēmas. Tomēr šis AI izmantošanas pieaugums ir radījis bažas par pārredzamību un atbildību. Vairākas reizes melnās kastes AI modeļi ir radījuši neparedzētas sekas, tostarp neobjektīvus lēmumus un interpretējamības trūkumu.

Saliktais AI ir progresīva pieeja, lai holistiski risinātu sarežģītas biznesa problēmas. Tas tiek panākts, integrējot vairākas analītiskās metodes vienā risinājumā. Šīs metodes ietver mašīnmācība (ML), dziļa mācīšanās, Dabas valodas apstrāde (NLP), Datorredze (CV), aprakstoša statistika un zināšanu diagrammas.

Saliktajam AI ir galvenā loma interpretējamības un pārredzamības uzlabošanā. Dažādu mākslīgā intelekta metožu apvienošana ļauj pieņemt cilvēkiem līdzīgus lēmumus. Galvenās priekšrocības ietver:

• samazinot nepieciešamību pēc lielām datu zinātnes komandām.
• nodrošinot konsekventu vērtību radīšanu.
• veidot uzticēšanos starp lietotājiem, regulatoriem un ieinteresētajām personām.

Gartner ir atzinis Composite AI par vienu no topošajām tehnoloģijām, kas nākamajos gados būtiski ietekmēs uzņēmējdarbību. Tā kā organizācijas cenšas panākt atbildīgu un efektīvu AI, Composite AI ir priekšgalā, mazinot plaisu starp sarežģītību un skaidrību.

Izskaidrojamības nepieciešamība

Pieprasījums Izskaidrojams AI rodas no AI sistēmu necaurredzamības, kas rada ievērojamu uzticības plaisu starp lietotājiem un šiem algoritmiem. Lietotājiem bieži ir nepieciešams plašāks ieskats par to, kā tiek pieņemti AI vadīti lēmumi, kas izraisa skepsi un nenoteiktību. Ir svarīgi saprast, kāpēc mākslīgā intelekta sistēma ir nonākusi pie konkrēta rezultāta, jo īpaši, ja tas tieši ietekmē dzīvības, piemēram, medicīniskās diagnozes vai aizdevumu apstiprinājumi.

Reālās pasaules sekas necaurspīdīgs AI ietver nepareizas veselības aprūpes diagnozes radītās sekas, kas maina dzīvi, un nevienlīdzības izplatību, ko izraisa neobjektīvi aizdevumu apstiprinājumi. Izskaidrojamība ir būtiska atbildībai, godīgumam un lietotāju uzticībai.

Izskaidrojamība sakrīt arī ar biznesa ētiku un atbilstību normatīvajiem aktiem. Organizācijām, kas izvieto AI sistēmas, ir jāievēro ētikas vadlīnijas un juridiskās prasības. Pārredzamība ir būtiska atbildīgai AI izmantošanai. Izvirzot prioritāti izskaidrojamībai, uzņēmumi demonstrē savu apņemšanos darīt to, ko viņi uzskata par pareizu lietotāju, klientu un sabiedrības labā.

Caurspīdīgs AI nav obligāts — tagad tā ir nepieciešamība. Izskaidrojamības prioritāšu noteikšana ļauj labāk novērtēt un pārvaldīt risku. Lietotāji, kuri saprot, kā tiek pieņemti AI lēmumi, jūtas ērtāk, izmantojot ar AI darbināmus risinājumus, uzlabojot uzticēšanos un atbilstību tādiem noteikumiem kā GDPR. Turklāt izskaidrojams AI veicina ieinteresēto pušu sadarbību, radot inovatīvus risinājumus, kas veicina uzņēmējdarbības izaugsmi un ietekmi uz sabiedrību.

Pārredzamība un uzticēšanās: atbildīga AI galvenie pīlāri

AI pārredzamība ir būtiska lietotāju un ieinteresēto personu uzticības veidošanai. Izpratne par niansēm starp izskaidrojamību un interpretējamību ir būtiska, lai demistificētu sarežģītus AI modeļus un uzlabotu to uzticamību.

Izskaidrojamība ietver izpratni, kāpēc modelis veic konkrētas prognozes, atklājot ietekmīgas pazīmes vai mainīgos. Šis ieskats sniedz datu zinātniekiem, domēna ekspertiem un galalietotājiem iespēju apstiprināt modeļa rezultātus un uzticēties tiem, novēršot bažas par AI “melnās kastes” raksturu.

Taisnīgums un privātums ir būtiski apsvērumi atbildīgā AI izvietošanā. Caurspīdīgi modeļi palīdz identificēt un novērst novirzes, kas var negodīgi ietekmēt dažādas demogrāfiskās grupas. Izskaidrojamība ir svarīga, lai atklātu šādas atšķirības, ļaujot ieinteresētajām personām veikt korektīvus pasākumus.

Privātums ir vēl viens būtisks atbildīgas AI izstrādes aspekts, kam nepieciešams smalks līdzsvars starp pārredzamību un datu privātumu. Tādas metodes kā atšķirīga privātums ieviest troksni datos, lai aizsargātu personas privātumu, vienlaikus saglabājot analīzes lietderību. Līdzīgi, federēta mācīšanās nodrošina decentralizētu un drošu datu apstrādi, apmācot modeļus lokāli lietotāju ierīcēs.

Pārredzamības uzlabošanas paņēmieni

Lai uzlabotu mašīnmācības pārredzamību, parasti tiek izmantotas divas galvenās pieejas, proti, modeļu agnostiskās metodes un interpretējami modeļi.

Modeļu agnostiskās metodes

Modeļa-agnostiskās metodes tāpat Vietējie interpretējamie modeļu agnostiskie skaidrojumi (LIME), SHapley piedevu skaidrojumi (SHAP), un Enkuri ir ļoti svarīgi, lai uzlabotu sarežģītu AI modeļu pārredzamību un interpretējamību. LIME ir īpaši efektīva, lai radītu lokāli ticamus skaidrojumus, vienkāršojot sarežģītus modeļus ap konkrētiem datu punktiem, sniedzot ieskatu par to, kāpēc tiek veiktas noteiktas prognozes.

SHAP izmanto kooperatīvo spēļu teoriju, lai izskaidrotu globālo funkciju nozīmi, nodrošinot vienotu sistēmu funkciju ieguldījuma izpratnei dažādos gadījumos. Un otrādi, Enkuri sniedz uz noteikumiem balstītus skaidrojumus atsevišķām prognozēm, norādot nosacījumus, kādos modeļa izvade paliek konsekventa, kas ir vērtīgi kritisku lēmumu pieņemšanas scenārijos, piemēram, autonomiem transportlīdzekļiem. Šīs modeļu agnostiskās metodes uzlabo caurspīdīgumu, padarot AI vadītus lēmumus interpretējamus un uzticamākus dažādās lietojumprogrammās un nozarēs.

Interpretējami modeļi

Interpretējamiem modeļiem ir izšķiroša nozīme mašīnmācībā, nodrošinot caurspīdīgumu un izpratni par to, kā ievades funkcijas ietekmē modeļa prognozes. Lineārie modeļi, piemēram, loģistikas regresija un lineāri Atbalstīt vektora mašīnas (SVM) darbojas, pieņemot lineāru attiecību starp ievades pazīmēm un izvadiem, piedāvājot vienkāršību un interpretējamību.

Lēmumu koki un uz noteikumiem balstīti modeļi, piemēram, CART un C4.5, ir pēc būtības interpretējami to hierarhiskās struktūras dēļ, sniedzot vizuālu ieskatu īpašos noteikumos, kas vada lēmumu pieņemšanas procesus. Turklāt neironu tīkli ar uzmanības mehānismiem iezīmējiet atbilstošās iezīmes vai marķierus secībās, uzlabojot interpretējamību sarežģītos uzdevumos, piemēram, noskaņojuma analīzē un mašīntulkošanā. Šie interpretējamie modeļi ļauj ieinteresētajām personām izprast un apstiprināt modeļu lēmumus, vairojot uzticēšanos AI sistēmām kritiskajās lietojumprogrammās.

Reālās pasaules lietojumprogrammas

AI reālās pasaules pielietojumi veselības aprūpē un finansēs izceļ caurskatāmības un izskaidrojamības nozīmi uzticības un ētiskas prakses veicināšanā. Veselības aprūpē medicīniskās diagnostikas interpretējamās dziļās mācīšanās metodes uzlabo diagnostikas precizitāti un sniedz klīnicistam draudzīgus skaidrojumus, uzlabojot veselības aprūpes speciālistu izpratni. Uzticēšanās veselības aprūpei ar mākslīgā intelekta palīdzību ietver līdzsvarotu pārredzamību ar pacienta privātumu un normatīvo aktu ievērošanu, lai nodrošinātu drošību un datu drošību.

Līdzīgi pārredzami kredītu vērtēšanas modeļi finanšu sektorā atbalsta godīgu kreditēšanu, nodrošinot izskaidrojamu kredītriska novērtējumu. Aizņēmēji var labāk izprast kredītreitingu faktorus, veicinot kreditēšanas lēmumu pārskatāmību un atbildību. Neobjektivitātes noteikšana aizdevumu apstiprināšanas sistēmās ir vēl viens svarīgs pielietojums, kas novērš atšķirīgo ietekmi un veido aizņēmēju uzticību. Identificējot un mazinot aizspriedumus, mākslīgā intelekta vadītās aizdevumu apstiprināšanas sistēmas veicina godīgumu un vienlīdzību, saskaņojot to ar ētikas principiem un normatīvajām prasībām. Šīs lietojumprogrammas izceļ AI transformācijas potenciālu, ja to apvieno ar pārredzamību un ētiskiem apsvērumiem veselības aprūpē un finansēs.

AI pārredzamības juridiskās un ētiskās sekas

AI izstrādē un ieviešanā pārredzamības nodrošināšanai ir būtiskas juridiskas un ētiskas sekas saskaņā ar tādiem regulējumiem kā Vispārējā datu aizsardzības regula (VDAR) un Kalifornijas patērētāju privātuma likums (CCPA). Šajos noteikumos ir uzsvērta nepieciešamība organizācijām informēt lietotājus par AI vadītiem lēmumiem, lai aizsargātu lietotāju tiesības un veicinātu uzticēšanos AI sistēmām, lai tās plaši ieviestu.

AI pārredzamība uzlabo atbildību, jo īpaši tādos scenārijos kā autonoma braukšana, kur AI lēmumu pieņemšanas izpratne ir ļoti svarīga juridiskai atbildībai. Necaurredzamas AI sistēmas rada ētiskas problēmas, jo tām nav caurredzamības, tāpēc ir morāli obligāti jāpadara AI lēmumu pieņemšana lietotājiem pārredzama. Pārredzamība arī palīdz identificēt un labot apmācības datu novirzes.

Izaicinājumi AI izskaidrojamībā

Modeļa sarežģītības līdzsvarošana ar cilvēkiem saprotamiem skaidrojumiem AI izskaidrojamībā ir nozīmīgs izaicinājums. Tā kā AI modeļi, īpaši dziļie neironu tīkli, kļūst sarežģītāki, tiem bieži ir jābūt labāk interpretējamiem. Pētnieki pēta hibrīdas pieejas, apvienojot sarežģītas arhitektūras ar interpretējamiem komponentiem, piemēram, lēmumu kokiem vai uzmanības mehānismiem, lai līdzsvarotu veiktspēju un caurspīdīgumu.

Vēl viens izaicinājums ir multimodālie skaidrojumi, kuros ir jāintegrē dažādi datu tipi, piemēram, teksts, attēli un tabulas dati, lai sniegtu visaptverošus skaidrojumus AI prognozēm. Šo multimodālo ievades datu apstrāde rada problēmas, izskaidrojot prognozes, kad modeļi vienlaikus apstrādā dažādus datu tipus.

Pētnieki izstrādā vairākveidu skaidrošanas metodes, lai pārvarētu plaisu starp modalitātēm, tiecoties pēc saskaņotiem skaidrojumiem, ņemot vērā visus attiecīgos datu tipus. Turklāt arvien vairāk tiek likts uzsvars uz cilvēku orientētiem novērtējuma rādītājiem, kas pārsniedz precizitāti, lai novērtētu uzticību, godīgumu un lietotāju apmierinātību. Šādu metriku izstrāde ir sarežģīta, taču būtiska, lai nodrošinātu AI sistēmu atbilstību lietotāju vērtībām.

Bottom Line

Noslēgumā jāsaka, ka Composite AI integrēšana piedāvā jaudīgu pieeju AI sistēmu caurskatāmības, interpretējamības un uzticības uzlabošanai dažādās nozarēs. Organizācijas var risināt kritisko nepieciešamību pēc AI izskaidrojamības, izmantojot modeļu agnostiskās metodes un interpretējamus modeļus.

AI turpina attīstīties, caurspīdīguma ievērošana nodrošina atbildību un godīgumu, kā arī veicina ētisku AI praksi. Virzoties uz priekšu, par prioritāti piešķirot uz cilvēku orientētus novērtēšanas rādītājus un vairākveidu skaidrojumus, būs izšķiroša nozīme atbildīgas un atbildīgas AI ieviešanas nākotnē.