Tăng cường tính minh bạch và tin cậy của AI với AI tổng hợp

Việc áp dụng Artificial Intelligence (AI) đã tăng lên nhanh chóng trên các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính và hệ thống pháp lý. Tuy nhiên, sự gia tăng sử dụng AI này đã làm dấy lên mối lo ngại về tính minh bạch và trách nhiệm giải trình. Vài lần AI hộp đen các mô hình đã tạo ra những hậu quả không lường trước được, bao gồm các quyết định sai lệch và thiếu khả năng diễn giải.

AI tổng hợp là một cách tiếp cận tiên tiến để giải quyết một cách toàn diện các vấn đề kinh doanh phức tạp. Nó đạt được điều này bằng cách tích hợp nhiều kỹ thuật phân tích vào một giải pháp duy nhất. Những kỹ thuật này bao gồm Học máy (ML), học kĩ càng, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), Thị giác máy tính (CV), thống kê mô tả và biểu đồ tri thức.

AI tổng hợp đóng vai trò then chốt trong việc tăng cường khả năng diễn giải và tính minh bạch. Việc kết hợp các kỹ thuật AI đa dạng cho phép đưa ra quyết định giống con người. Những lợi ích chính bao gồm:

• giảm sự cần thiết của các nhóm khoa học dữ liệu lớn.
• cho phép tạo ra giá trị nhất quán.
• xây dựng niềm tin với người dùng, cơ quan quản lý và các bên liên quan.

Gartner đã công nhận Composite AI là một trong những công nghệ mới nổi hàng đầu có tác động lớn đến hoạt động kinh doanh trong những năm tới. Khi các tổ chức nỗ lực tạo ra AI có trách nhiệm và hiệu quả, AI tổng hợp luôn dẫn đầu, thu hẹp khoảng cách giữa độ phức tạp và độ rõ ràng.

Sự cần thiết phải giải thích

Nhu cầu AI có thể giải thích phát sinh từ sự mờ đục của hệ thống AI, điều này tạo ra khoảng cách đáng tin cậy giữa người dùng và các thuật toán này. Người dùng thường cần hiểu rõ hơn về cách đưa ra các quyết định do AI điều khiển, dẫn đến sự hoài nghi và không chắc chắn. Hiểu lý do tại sao hệ thống AI đạt được một kết quả cụ thể là rất quan trọng, đặc biệt là khi nó tác động trực tiếp đến cuộc sống, chẳng hạn như chẩn đoán y tế hoặc phê duyệt khoản vay.

Hậu quả trong thế giới thực của AI mờ đục bao gồm những tác động làm thay đổi cuộc sống do chẩn đoán chăm sóc sức khỏe không chính xác và sự lan rộng của bất bình đẳng thông qua việc phê duyệt các khoản vay thiên vị. Khả năng giải thích là điều cần thiết cho trách nhiệm giải trình, sự công bằng và sự tin cậy của người dùng.

Khả năng giải thích cũng phù hợp với đạo đức kinh doanh và tuân thủ quy định. Các tổ chức triển khai hệ thống AI phải tuân thủ các nguyên tắc đạo đức và yêu cầu pháp lý. Tính minh bạch là nền tảng cho việc sử dụng AI có trách nhiệm. Bằng cách ưu tiên khả năng giải thích, các công ty thể hiện cam kết thực hiện những gì họ cho là phù hợp với người dùng, khách hàng và xã hội.

AI minh bạch không phải là tùy chọn—nó là điều cần thiết hiện nay. Ưu tiên khả năng giải thích cho phép đánh giá và quản lý rủi ro tốt hơn. Người dùng hiểu cách đưa ra các quyết định của AI sẽ cảm thấy thoải mái hơn khi sử dụng các giải pháp do AI cung cấp, nâng cao niềm tin và tuân thủ các quy định như GDPR. Hơn nữa, AI có thể giải thích được sẽ thúc đẩy sự hợp tác của các bên liên quan, dẫn đến các giải pháp đổi mới thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và tác động xã hội.

Tính minh bạch và tin cậy: Trụ cột chính của AI có trách nhiệm

Tính minh bạch trong AI là điều cần thiết để xây dựng niềm tin giữa người dùng và các bên liên quan. Hiểu được các sắc thái giữa khả năng giải thích và khả năng diễn giải là nền tảng để làm sáng tỏ các mô hình AI phức tạp và nâng cao độ tin cậy của chúng.

Khả năng giải thích liên quan đến việc hiểu lý do tại sao một mô hình đưa ra những dự đoán cụ thể bằng cách tiết lộ các đặc điểm hoặc biến số có ảnh hưởng. Thông tin chuyên sâu này trao quyền cho các nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia tên miền và người dùng cuối xác thực và tin cậy kết quả đầu ra của mô hình, giải quyết những lo ngại về bản chất “hộp đen” của AI.

Sự công bằng và quyền riêng tư là những cân nhắc quan trọng trong việc triển khai AI có trách nhiệm. Các mô hình minh bạch giúp xác định và khắc phục những thành kiến ​​có thể tác động không công bằng đến các nhóm nhân khẩu học khác nhau. Khả năng giải thích là rất quan trọng trong việc phát hiện những khác biệt như vậy, cho phép các bên liên quan thực hiện các hành động khắc phục.

Quyền riêng tư là một khía cạnh thiết yếu khác của việc phát triển AI có trách nhiệm, đòi hỏi sự cân bằng tinh tế giữa tính minh bạch và quyền riêng tư dữ liệu. Kỹ thuật như sự riêng tư khác biệt đưa nhiễu vào dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân trong khi vẫn duy trì tiện ích phân tích. Tương tự, học tập liên kết đảm bảo xử lý dữ liệu phi tập trung và an toàn bằng các mô hình đào tạo cục bộ trên thiết bị người dùng.

Kỹ thuật tăng cường tính minh bạch

Hai cách tiếp cận chính thường được sử dụng để nâng cao tính minh bạch trong học máy là phương pháp bất khả tri về mô hình và mô hình có thể diễn giải được.

Kỹ thuật bất khả tri theo mô hình

Kỹ thuật bất khả tri về mô hình Lượt thích Giải thích bất khả tri về mô hình có thể diễn giải cục bộ (LIME), SHPley exPlanations (SHAP)và neo rất quan trọng trong việc cải thiện tính minh bạch và khả năng diễn giải của các mô hình AI phức tạp. LIME đặc biệt hiệu quả trong việc tạo ra các giải thích trung thực cục bộ bằng cách đơn giản hóa các mô hình phức tạp xung quanh các điểm dữ liệu cụ thể, cung cấp thông tin chi tiết về lý do đưa ra một số dự đoán nhất định.

SHAP sử dụng lý thuyết trò chơi hợp tác để giải thích tầm quan trọng của tính năng tổng thể, cung cấp một khuôn khổ thống nhất để hiểu các đóng góp của tính năng trong các trường hợp khác nhau. Ngược lại, Điểm cố định cung cấp các giải thích dựa trên quy tắc cho các dự đoán riêng lẻ, chỉ định các điều kiện theo đó đầu ra của mô hình vẫn nhất quán, điều này có giá trị đối với các tình huống ra quyết định quan trọng như xe tự hành. Các phương pháp bất khả tri về mô hình này tăng cường tính minh bạch bằng cách đưa ra các quyết định dựa trên AI dễ hiểu và đáng tin cậy hơn trên các ứng dụng và ngành khác nhau.

Mô hình có thể giải thích được

Các mô hình có thể diễn giải đóng một vai trò quan trọng trong học máy, mang lại sự minh bạch và hiểu biết về cách các tính năng đầu vào ảnh hưởng đến dự đoán mô hình. Các mô hình tuyến tính như hồi quy logistic và tuyến tính Máy Vector hỗ trợ (SVM) hoạt động dựa trên giả định về mối quan hệ tuyến tính giữa các tính năng đầu vào và đầu ra, mang lại sự đơn giản và dễ hiểu.

Cây quyết định và các mô hình dựa trên quy tắc như CART và C4.5 vốn có thể hiểu được do cấu trúc phân cấp của chúng, cung cấp thông tin chi tiết trực quan về các quy tắc cụ thể hướng dẫn quá trình ra quyết định. Ngoài ra, mạng thần kinh với cơ chế chú ý làm nổi bật các tính năng hoặc mã thông báo có liên quan trong các chuỗi, nâng cao khả năng diễn giải trong các tác vụ phức tạp như phân tích cảm xúc và dịch máy. Những mô hình có thể hiểu được này cho phép các bên liên quan hiểu và xác thực các quyết định của mô hình, nâng cao niềm tin và độ tin cậy vào các hệ thống AI trên các ứng dụng quan trọng.

Ứng dụng trong thế giới thực

Các ứng dụng AI trong thế giới thực trong chăm sóc sức khỏe và tài chính nêu bật tầm quan trọng của tính minh bạch và khả năng giải thích trong việc thúc đẩy niềm tin và thực hành đạo đức. Trong chăm sóc sức khỏe, các kỹ thuật học sâu có thể giải thích được để chẩn đoán y tế sẽ cải thiện độ chính xác của chẩn đoán và đưa ra những lời giải thích thân thiện với bác sĩ lâm sàng, nâng cao hiểu biết của các chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Niềm tin vào dịch vụ chăm sóc sức khỏe được hỗ trợ bởi AI liên quan đến việc cân bằng tính minh bạch với quyền riêng tư của bệnh nhân và tuân thủ quy định để đảm bảo an toàn và bảo mật dữ liệu.

Tương tự, các mô hình chấm điểm tín dụng minh bạch trong lĩnh vực tài chính hỗ trợ việc cho vay công bằng bằng cách đưa ra các đánh giá rủi ro tín dụng có thể giải thích được. Người đi vay có thể hiểu rõ hơn về các yếu tố điểm tín dụng, thúc đẩy tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong các quyết định cho vay. Phát hiện sự thiên vị trong hệ thống phê duyệt khoản vay là một ứng dụng quan trọng khác, giải quyết các tác động khác nhau và xây dựng niềm tin với người đi vay. Bằng cách xác định và giảm thiểu những thành kiến, hệ thống phê duyệt khoản vay do AI điều khiển sẽ thúc đẩy sự công bằng và bình đẳng, phù hợp với các nguyên tắc đạo đức và yêu cầu pháp lý. Các ứng dụng này nêu bật tiềm năng biến đổi của AI khi kết hợp với các cân nhắc về tính minh bạch và đạo đức trong chăm sóc sức khỏe và tài chính.

Ý nghĩa pháp lý và đạo đức của tính minh bạch AI

Trong quá trình phát triển và triển khai AI, việc đảm bảo tính minh bạch mang lại ý nghĩa pháp lý và đạo đức quan trọng trong các khuôn khổ như Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) và Đạo luật bảo mật người tiêu dùng California (CCPA). Các quy định này nhấn mạnh sự cần thiết của các tổ chức phải thông báo cho người dùng về lý do đằng sau các quyết định do AI điều khiển nhằm duy trì quyền của người dùng và nuôi dưỡng niềm tin vào hệ thống AI để được áp dụng rộng rãi.

Tính minh bạch trong AI nâng cao trách nhiệm giải trình, đặc biệt trong các tình huống như lái xe tự động, trong đó việc hiểu rõ việc ra quyết định của AI là rất quan trọng đối với trách nhiệm pháp lý. Các hệ thống AI không rõ ràng đặt ra những thách thức về mặt đạo đức do thiếu tính minh bạch, khiến việc ra quyết định của AI trở nên minh bạch đối với người dùng về mặt đạo đức. Tính minh bạch cũng hỗ trợ việc xác định và khắc phục những sai lệch trong dữ liệu đào tạo.

Những thách thức trong khả năng giải thích của AI

Cân bằng độ phức tạp của mô hình với những lời giải thích dễ hiểu của con người trong khả năng giải thích của AI là một thách thức đáng kể. Khi các mô hình AI, đặc biệt là mạng lưới thần kinh sâu, trở nên phức tạp hơn, chúng thường cần phải dễ hiểu hơn. Các nhà nghiên cứu đang khám phá các phương pháp tiếp cận kết hợp kết hợp các kiến ​​trúc phức tạp với các thành phần có thể hiểu được như cây quyết định hoặc cơ chế chú ý để cân bằng hiệu suất và tính minh bạch.

Một thách thức khác là giải thích đa phương thức, trong đó các loại dữ liệu đa dạng như văn bản, hình ảnh và dữ liệu dạng bảng phải được tích hợp để đưa ra giải thích tổng thể cho các dự đoán của AI. Việc xử lý các đầu vào đa phương thức này đặt ra những thách thức trong việc giải thích các dự đoán khi các mô hình xử lý đồng thời các loại dữ liệu khác nhau.

Các nhà nghiên cứu đang phát triển các phương pháp giải thích đa phương thức để thu hẹp khoảng cách giữa các phương thức, nhằm mục đích giải thích mạch lạc có xem xét tất cả các loại dữ liệu liên quan. Hơn nữa, ngày càng có nhiều sự nhấn mạnh vào các số liệu đánh giá lấy con người làm trung tâm ngoài độ chính xác để đánh giá sự tin cậy, công bằng và sự hài lòng của người dùng. Việc phát triển các số liệu như vậy là một thách thức nhưng cần thiết để đảm bảo hệ thống AI phù hợp với giá trị của người dùng.

The Bottom Line

Tóm lại, việc tích hợp AI tổng hợp mang lại một cách tiếp cận mạnh mẽ để nâng cao tính minh bạch, khả năng diễn giải và độ tin cậy trong các hệ thống AI trên nhiều lĩnh vực khác nhau. Các tổ chức có thể giải quyết nhu cầu quan trọng về khả năng giải thích của AI bằng cách sử dụng các phương pháp bất khả tri về mô hình và các mô hình có thể diễn giải được.

Khi AI tiếp tục phát triển, việc nắm bắt tính minh bạch sẽ đảm bảo trách nhiệm giải trình và sự công bằng, đồng thời thúc đẩy các hoạt động AI có đạo đức. Trong tương lai, việc ưu tiên các số liệu đánh giá lấy con người làm trung tâm và giải thích đa phương thức sẽ là yếu tố then chốt trong việc định hình tương lai của việc triển khai AI có trách nhiệm và có trách nhiệm.