通过复合人工智能增强人工智能透明度和信任

通过 DigiOps与人工智能 在医疗保健、金融和法律系统等领域迅速增长。然而，人工智能使用的激增引发了人们对透明度和问责制的担忧。几次 黑盒人工智能 模型产生了意想不到的后果，包括有偏见的决策和缺乏可解释性。

复合人工智能 是全面解决复杂业务问题的尖端方法。它通过将多种分析技术集成到一个解决方案中来实现这一目标。这些技术包括 机器学习 (ML)， 深入学习, 自然语言处理（NLP）, 计算机视觉（CV）、描述性统计和知识图。

复合人工智能在增强可解释性和透明度方面发挥着关键作用。结合不同的人工智能技术可以实现类似人类的决策。主要优点包括：

• 减少大型数据科学团队的必要性。
• 实现持续的价值创造。
• 与用户、监管机构和利益相关者建立信任。

Gartner公司 已将复合人工智能视为未来几年对业务产生重大影响的顶级新兴技术之一。随着组织努力实现负责任和有效的人工智能，复合人工智能站在最前沿，弥合了复杂性和清晰度之间的差距。

需要可解释性

对于需求 可解释的AI 源于人工智能系统的不透明性，这在用户和这些算法之间造成了巨大的信任差距。用户通常需要更深入地了解人工智能驱动的决策是如何制定的，从而导致怀疑和不确定性。了解人工智能系统为何得出特定结果非常重要，尤其是当它直接影响生活时，例如医疗诊断或贷款审批。

现实世界的后果 不透明的人工智能 包括错误的医疗诊断所带来的改变生活的影响以及因贷款审批有偏见而导致的不平等现象的蔓延。可解释性对于问责制、公平性和用户信心至关重要。

可解释性还符合商业道德和监管合规性。部署人工智能系统的组织必须遵守道德准则和法律要求。透明度是负责任地使用人工智能的基础。通过优先考虑可解释性，公司表明了他们致力于为用户、客户和社会做他们认为正确的事情的承诺。

透明的人工智能不再是可选的，而是现在的必需品。优先考虑可解释性可以更好地评估和管理风险。了解人工智能决策如何制定的用户会更轻松地接受人工智能驱动的解决方案，从而增强对 GDPR 等法规的信任和遵守。此外，可解释的人工智能可以促进利益相关者的协作，从而带来推动业务增长和社会影响的创新解决方案。

透明度和信任：负责任的人工智能的关键支柱

人工智能的透明度对于在用户和利益相关者之间建立信任至关重要。了解可解释性和可解释性之间的细微差别对于揭开复杂人工智能模型的神秘面纱并提高其可信度至关重要。

可解释性是指通过揭示有影响力的特征或变量来理解模型为何做出特定预测。这种洞察力使数据科学家、领域专家和最终用户能够验证并信任模型的输出，从而解决人们对人工智能“黑箱”特性的担忧。

公平和隐私是负责任的人工智能部署的关键考虑因素。透明的模型有助于识别和纠正可能不公平地影响不同人口群体的偏见。可解释性对于发现此类差异非常重要，使利益相关者能够采取纠正措施。

隐私是负责任的人工智能开发的另一个重要方面，需要透明度和数据隐私之间的微妙平衡。技术如 差异隐私 在数据中引入噪声以保护个人隐私，同时保留分析的效用。相似地， 联合学习 通过在用户设备上本地训练模型，确保分散且安全的数据处理。

提高透明度的技术

通常采用两种关键方法来提高机器学习的透明度，即模型不可知的方法和可解释的模型。

与模型无关的技术

与模型无关的技术 喜欢 局部可解释的与模型无关的解释 (LIME), SHapley添加剂工厂（SHAP）和 锚 对于提高复杂人工智能模型的透明度和可解释性至关重要。 LIME 在通过围绕特定数据点简化复杂模型来生成局部忠实的解释方面特别有效，并提供有关为何做出某些预测的见解。

SHAP 利用合作博弈论来解释全局特征重要性，从而提供一个统一的框架来理解不同实例之间的特征贡献。相反，锚点模型为单个预测提供基于规则的解释，指定模型输出保持一致的条件，这对于自动驾驶汽车等关键决策场景非常有价值。这些与模型无关的方法使 AI 驱动的决策在各种应用和行业中更具可解释性和可信度，从而提高了透明度。

可解释的模型

可解释的模型在机器学习中发挥着至关重要的作用，它提供了输入特征如何影响模型预测的透明度和理解。线性模型如 逻辑回归 和线性的 支持向量机 (SVM) 假设输入特征和输出之间存在线性关系，从而提供简单性和可解释性。

决策树 CART 和 C4.5 等基于规则的模型由于其层次结构本质上是可解释的，可以为指导决策过程的特定规则提供直观的见解。此外， 神经网络 注意力机制可以突出序列中的相关特征或标记，从而增强情感分析和机器翻译等复杂任务的可解释性。这些可解释的模型使利益相关者能够理解和验证模型决策，从而增强对跨关键应用程序的人工智能系统的信任和信心。

实际应用

人工智能在医疗保健和金融领域的实际应用凸显了透明度和可解释性在促进信任和道德实践方面的重要性。在医疗保健领域，用于医疗诊断的可解释深度学习技术可以提高诊断准确性并提供临床医生友好的解释，从而增强医疗保健专业人员的理解。对人工智能辅助医疗保健的信任涉及平衡透明度与患者隐私和监管合规性，以确保安全和数据安全。

同样，金融部门透明的信用评分模型通过提供可解释的信用风险评估来支持公平贷款。借款人可以更好地了解信用评分因素，提高贷款决策的透明度和问责制。检测贷款审批系统中的偏见是另一个重要的应用，可以解决不同的影响并与借款人建立信任。通过识别和减少偏见，人工智能驱动的贷款审批系统促进公平和平等，符合道德原则和监管要求。这些应用凸显了人工智能与医疗保健和金融领域的透明度和道德考虑相结合的变革潜力。

人工智能透明度的法律和道德影响

在人工智能开发和部署中，确保透明度在通用数据保护条例（GDPR）和 加州消费者隐私法（CCPA）。这些法规强调组织需要告知用户人工智能驱动决策背后的基本原理，以维护用户权利并培养对人工智能系统广泛采用的信任。

人工智能的透明度增强了问责制，特别是在自动驾驶等场景中，了解人工智能决策对于法律责任至关重要。不透明的人工智能系统由于缺乏透明度而带来了道德挑战，因此从道义上讲，必须使人工智能决策对用户透明。透明度还有助于识别和纠正训练数据中的偏差。

人工智能可解释性的挑战

在人工智能可解释性中平衡模型复杂性与人类可理解的解释是一项重大挑战。随着人工智能模型（尤其是深度神经网络）变得越来越复杂，它们通常需要更具可解释性。研究人员正在探索将复杂架构与决策树或注意力机制等可解释组件相结合的混合方法，以平衡性能和透明度。

另一个挑战是多模态解释，必须整合文本、图像和表格数据等不同数据类型，为人工智能预测提供整体解释。当模型同时处理不同的数据类型时，处理这些多模态输入给解释预测带来了挑战。

研究人员正在开发跨模态解释方法来弥合模态之间的差距，旨在考虑所有相关数据类型进行连贯的解释。此外，人们越来越重视以人为本的评估指标，而不仅仅是评估信任、公平性和用户满意度的准确性。开发此类指标具有挑战性，但对于确保人工智能系统符合用户价值至关重要。

底线

总之，集成复合人工智能提供了一种强大的方法，可以提高不同领域人工智能系统的透明度、可解释性和信任度。组织可以通过采用与模型无关的方法和可解释模型来满足人工智能可解释性的关键需求。

随着人工智能的不断发展，拥抱透明度可以确保问责制和公平性，并促进道德的人工智能实践。展望未来，优先考虑以人为中心的评估指标和多模式解释对于塑造负责任的人工智能部署的未来至关重要。