Повышение прозрачности и доверия к системам ИИ для улучшения процесса принятия решений

По мере того, как искусственный интеллект (ИИ) продолжает развиваться и становится все более распространенным, растет потребность в том, чтобы системы ИИ были прозрачными и объяснимыми. Именно здесь на помощь приходит объяснимый ИИ (XAI) — область исследований, посвященная разработке систем ИИ, способных дать понятное объяснение своим решениям.

Что такое объяснимый ИИ (XAI)?

Объяснимый ИИ (XAI) относится к способности систем ИИ предоставлять понятные человеку объяснения своих процессов принятия решений. Цель XAI — сделать ИИ более прозрачным и заслуживающим доверия, чтобы люди могли лучше понимать, как и почему принимаются решения.

Согласно Gartner, «Объяснимый ИИ (XAI) станет важным фактором доверия и прозрачности в системах принятия решений на основе ИИ. К 2025 году организации, применяющие методы XAI для повышения интерпретируемости, подотчетности и прозрачности своих моделей ИИ, превзойдут своих конкурентов, которые этого не делают».

Почему Объяснимый ИИ (XAI) важен?

Отсутствие прозрачности и интерпретируемости систем ИИ было серьезной проблемой для многих отраслей, особенно в области здравоохранения, финансов и права. Эти отрасли требуют, чтобы системы ИИ были надежными и подотчетными, но если процесс принятия решений непрозрачен, может быть трудно определить, принимает ли система ИИ точные и справедливые решения.

Например, представьте себе систему искусственного интеллекта, которая используется для оценки кредитных заявок. Если система отказывает заявителю, важно знать причину, чтобы заявитель мог решить любые проблемы и улучшить систему. Однако, если система не может объяснить свое решение, становится трудно выявить и исправить какие-либо ошибки или предубеждения.

XAI также может применяться в фармацевтической промышленности, где компании вкладывают значительные средства в разработку лекарств, начиная от исследований и заканчивая клиническими испытаниями, для создания новых лекарств, которые могут удовлетворить неудовлетворенные медицинские потребности. Однако разработка лекарств — сложный и дорогостоящий процесс с высоким уровнем неудач. Поэтому важно использовать методы анализа данных и машинного обучения для выявления потенциальных кандидатов в лекарства и прогнозирования их эффективности и безопасности.

Во время исследований по разработке лекарств добавление хорошо объясненных результатов ИИ может обеспечить лучшее понимание того, как различные автоматические анализы делают выводы об использовании нового лекарства или о том, как лекарство будет принято пациентами. Применяя объяснение процесса принятия решений в модели, фармацевтические компании могут гарантировать, что их инвестиции в разработку лекарств основаны на достоверных научных и клинических данных, что в конечном итоге может снизить риск неудачи и сократить расходы.

Подходы к объяснимому ИИ (XAI)

Существует несколько подходов к достижению XAI, в том числе:

  • Интерпретируемые модели. В этом подходе используются модели, которые по своей природе интерпретируемы, например деревья решений или линейные модели. Эти модели относительно просты и прозрачны, что позволяет легко понять, как они принимают решения.
  • Апостериорные объяснения. Этот подход включает разработку методов извлечения объяснений из сложных моделей, таких как нейронные сети. Эти методы направлены на создание объяснений, понятных и значимых для людей.
  • Прозрачные блоки. Этот подход предполагает использование моделей, которые по своей природе интерпретируемы, но дополнены методами машинного обучения для повышения их точности. Например, система, основанная на правилах, может быть объединена с алгоритмом машинного обучения для создания гибридной модели, которая будет одновременно интерпретируемой и точной.

Инструменты для объяснимого ИИ (XAI)

Для разработки и реализации XAI доступно несколько инструментов и библиотек, в том числе:

  • Lime: библиотека Python для создания апостериорных объяснений для сложных моделей.
  • SHAP: библиотека Python для интерпретации выходных данных моделей машинного обучения.
  • Объяснимость TensorFlow: набор инструментов для интерпретации и визуализации моделей TensorFlow.
  • AI Fairness 360:библиотека Python для обнаружения и устранения предвзятости в системах искусственного интеллекта.

Что касается этических проблем движка ChatGPT, вот несколько способов улучшить ChatGPT с помощью XAI:

  • Оставить отзыв.Когда ChatGPT дает вам ответ, вы можете указать, был ли он хорошим или нет. Эта обратная связь может быть использована для обучения модели и улучшения ее в будущем.
  • Запрашивать объяснение. Иногда ChatGPT может давать неясный или сбивающий с толку ответ. Вы можете попросить его объяснить, почему он дал именно такой ответ. Это поможет вам понять, как модель принимает решения и являются ли эти решения правильными или нет.
  • Использовать визуализацию моделей. Инструменты XAI могут создавать визуализации, показывающие, как ChatGPT обрабатывает входные данные и принимает решения. Глядя на эти визуализации, вы можете понять, как работает модель и как вы можете ее улучшить.
  • Используйте человека в цикле.XAI также можно использовать для включения обратной связи с человеком в процесс обучения модели. Вовлекая людей в цикл, вы можете убедиться, что модель учится с разных точек зрения и со временем повышает свою точность и актуальность.

Известные люди, работающие над объяснимым ИИ (XAI)

Поскольку важность объяснимого ИИ (XAI) продолжает расти, многие исследователи и практики занимаются развитием этой области. Вот еще несколько человек, которые внесли значительный вклад в XAI:

  • Финал Доши-Велес:профессор компьютерных наук Гарвардского университета, разработавший несколько методов XAI, в том числе метод «контрфактического объяснения» для создания апостериорных объяснений.
  • Патрис Симард: выдающийся инженер Microsoft, работающий над XAI с начала 2000-х годов. Работа Симарда была сосредоточена на разработке интерпретируемых моделей для распознавания изображений и речи.
  • Рич Каруана. Старший научный сотрудник Microsoft, разработавший несколько методов XAI, в том числе «дистилляцию моделей» — метод обучения более простых и интерпретируемых моделей для имитации поведения сложных моделей.
  • Александр Мадри.профессор компьютерных наук в Массачусетском технологическом институте, который занимается разработкой надежных и интерпретируемых моделей машинного обучения. Работа Мадри была сосредоточена на разработке моделей, которые можно обучить, чтобы они были точными и интерпретируемыми.
  • Сучи Сариа. Профессор компьютерных наук Университета Джона Хопкинса, разработавший несколько методов XAI для медицинских приложений, включая модели для прогнозирования сепсиса и послеоперационных осложнений.
  • Янн ЛеКун. Профессор Нью-Йоркского университета и директор Facebook по исследованиям искусственного интеллекта, работающий над XAI с 1980-х годов. ЛеКун известен своей работой над сверточными нейронными сетями (CNN) — типом модели глубокого обучения, которая использовалась во многих приложениях, включая распознавание изображений и обработку естественного языка.

Эти люди, наряду со многими другими, раздвигают границы XAI и работают над созданием прозрачных, надежных и понятных систем искусственного интеллекта. Разрабатывая новые методы и инструменты для XAI, они помогают гарантировать, что ИИ можно использовать на благо общества.

Заключение

В заключение, объяснимый ИИ (XAI) имеет решающее значение для создания надежных и прозрачных систем ИИ, которые можно использовать на благо общества. По мере того, как ИИ все больше интегрируется в нашу жизнь, важно, чтобы мы могли понять, как работают эти системы и почему они принимают те или иные решения. XAI предоставляет способ сделать это, позволяя нам генерировать объяснения решений ИИ, которые могут быть поняты и проверены людьми. XAI также важен для обеспечения честности и непредвзятости систем ИИ, поскольку он позволяет нам выявлять и исправлять предубеждения в моделях.