打开 AI 可解释性的黑盒

人工智能（AI）已经渗透到我们日常生活的几乎所有方面，从个性化推荐到关键决策。可以肯定，AI 将继续发展，并且与此同时，AI 带来的威胁也将变得更加复杂。随着企业采用 AI 驱动的防御措施来应对日益复杂的威胁，促进组织范围内的安全文化的下一步就是增强 AI 的可解释性。

虽然这些系统提供了令人印象深刻的功能，但它们通常作为“黑盒子”运行——生成结果而不提供明确的见解，说明模型如何得出结论。AI 系统生成虚假陈述或采取虚假行动的問題可能会引起重大问题和潜在的业务中断。当公司由于 AI 而犯错时，他们的客户和消费者会要求解释和解决方案。

但是，谁该负责？通常，训练中使用了不良数据。例如，大多数公共 GenAI 技术都是在 互联网上可用的数据 上进行训练的，这些数据通常是未经验证和不准确的。虽然 AI 可以快速生成响应，但这些响应的准确性取决于训练数据的质量。

AI 错误可能发生在各种情况下，包括生成带有错误命令的脚本和虚假安全决策，或者由于 AI 系统的虚假指控而禁止员工访问业务系统。所有这些都可能导致重大业务中断。这只是为什么确保透明度对于建立对 AI 系统的信任至关重要的原因之一。

建立信任

我们生活在一个文化中，我们信任各种来源和信息。但同时，我们也越来越需要证明和验证，需要不断验证新闻、信息和说法。当谈到 AI 时，我们正在信任一个可能不准确的系统。更重要的是，无法知道 AI 系统采取的行动是否准确，没有任何对决策基础的透明度。假设您的网络 AI 系统关闭了机器，但它错误地解释了信号。没有对导致系统做出该决策的信息的见解，就无法知道它是否做出了正确的决定。

虽然业务中断令人沮丧，但 AI 使用中更重要的担忧是数据隐私。AI 系统，如 ChatGPT，是机器学习模型，它们从接收的数据中获取答案。因此，如果用户或开发人员意外地提供敏感信息，机器学习模型可能会使用该数据生成对其他用户的响应，泄露机密信息。这些错误可能会严重破坏公司的效率、盈利能力和最重要的客户信任。AI 系统旨在提高效率和简化流程，但如果由于输出不可信任而需要不断验证，组织不仅浪费时间，还会打开潜在漏洞的大门。

训练团队进行负责的 AI 使用

为了保护组织免受 AI 使用的潜在风险，IT 专业人员有责任充分培训他们的同事，以确保 AI 被负责任地使用。通过这样做，他们有助于保持组织的安全性，免受威胁其生存和盈利能力的网络攻击。

然而，在培训团队之前，IT 领导者需要内部对齐，以确定哪些 AI 系统适合他们的组织。仓促地采用 AI 只会后患无穷，所以从小处开始，关注组织的需求。确保所选择的标准和系统与组织的当前技术栈和公司目标保持一致，并且 AI 系统满足与其他供应商相同的安全标准。

一旦选择了系统，IT 专业人员就可以开始让他们的团队接触这些系统，以确保成功。首先使用 AI 进行小任务，并观察它在哪里表现良好，哪里不佳，需要应用什么潜在的危险或验证。然后，引入 AI 来增强工作，实现更快的自助解决，包括简单的“如何”问题。从那里，可以教会如何建立验证。这很有价值，因为我们将开始看到更多的工作变成关于建立边界条件和验证，而这已经在使用 AI 协助编写软件的工作中得到了体现。

除了这些针对团队成员的可行步骤外，启动和鼓励讨论也是至关重要的。鼓励开放的、数据驱动的对话，讨论 AI 如何满足用户需求——是否准确、快速地解决问题，是否推动公司和最终用户的生产力，是否由于这些 AI 驱动的工具而提高客户 NPS 评分。明确投资回报率（ROI），并将其放在中心位置。清晰的沟通将使人们意识到负责任的使用的重要性，当团队成员更好地理解 AI 系统的工作原理时，他们更有可能负责任地使用这些系统。

如何实现 AI 的透明度

虽然培训团队和提高意识很重要，但为了实现 AI 的透明度，必须对用于训练模型的数据有更多的背景信息，以确保只使用高质量的数据。希望有一天，我们能够看到系统如何推理，这样我们就可以完全信任它。但在那之前，我们需要能够与验证和防护栏一起工作的系统，并证明它们遵守这些标准。

虽然完全的透明度最终会需要时间来实现，AI的快速增长和其的使用使得它必要要快速地工作。随着 AI 模型变得更加复杂，它们有能力对人类产生重大影响，但它们的错误也会随之增长。因此，了解这些系统如何做出决定对于保持有效性和可信度至关重要。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。随着这些系统的不断成长，了解它们如何做出决定对于保持有效性和可信度至关重要。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。因此，了解这些系统如何做出决定是非常有价值和必要的，以保持有效性和可信度。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。因此，了解这些系统如何做出决定是非常有价值和必要的，以保持有效性和可信度。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。因此，了解这些系统如何做出决定是非常有价值和必要的，以保持有效性和可信度。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。因此，了解这些系统如何做出决定是非常有价值和必要的，以保持有效性和可信度。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。因此，了解这些系统如何做出决定是非常有价值和必要的，以保持有效性和可信度。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。因此，了解这些系统如何做出决定是非常有价值和必要的，以保持有效性和可信度。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。因此，了解这些系统如何做出决定是非常有价值和必要的，以保持有效性和可信度。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。因此，了解这些系统如何做出决定是非常有价值和必要的，以保持有效性和可信度。通过专注于透明的 AI 系统，我们可以确保该技术既有用又保持无偏见、道德、效率和准确性。因此，了解这些系统如何做出决定是非常有价值和必要的，以保持有效性和可信度。通过专注于透明的 AI 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