Vysvetliteľnosť

Vysvetliteľnosť AI označuje schopnosť porozumieť a interpretovať rozhodnutia a predpovede, ktoré robia systémy umelej inteligencie (AI). Ako sa algoritmy AI a strojového učenia stávajú čoraz zložitejšími, najmä s nástupom hlbokého učenia a neurónových sietí, často fungujú ako „čierne skrinky“. To znamená, že aj inžinieri a dátoví vedci, ktorí tieto modely vytvorili, nemusia úplne rozumieť tomu, ako konkrétne vstupy vedú ku konkrétnym výstupom. Vysvetliteľnosť AI sa snaží tieto procesy objasniť, vďaka čomu sú AI systémy transparentnejšie a ich výsledky ľahšie pochopiteľné pre ľudí.

Prečo je vysvetliteľnosť AI dôležitá?

Dôvera a transparentnosť

Aby boli AI systémy široko akceptované a dôveryhodné, najmä v kritických oblastiach ako zdravotníctvo, financie či právo, zainteresované strany musia chápať, ako sa rozhodnutia prijímajú. Keď algoritmus strojového učenia odporučí liečbu alebo schváli žiadosť o úver, je pre používateľov kľúčové poznať zdôvodnenie týchto rozhodnutí, aby bola zabezpečená spravodlivosť a budovala sa dôvera.

Regulačné požiadavky

Mnohé odvetvia podliehajú regulačným rámcom, ktoré vyžadujú transparentnosť v rozhodovacích procesoch. Predpisy môžu organizáciám prikazovať, aby poskytovali vysvetlenia k automatizovaným rozhodnutiam, najmä ak majú významný dopad na jednotlivcov. Nedodržanie týchto predpisov môže viesť k právnym dôsledkom a strate dôvery spotrebiteľov.

Identifikovanie a zmierňovanie zaujatosti

AI systémy trénované na zaujatých dátach môžu tieto zaujatosti prehlbovať a ešte viac zosilňovať. Vysvetliteľnosť umožňuje vývojárom a zainteresovaným stranám identifikovať nespravodlivé alebo zaujaté rozhodovanie v modeloch AI. Porozumením tomu, ako sa rozhodnutia prijímajú, môžu organizácie prijímať opatrenia na korekciu zaujatostí, čím zabezpečia spravodlivé fungovanie AI naprieč rôznymi demografickými skupinami.

Zlepšenie výkonnosti modelu

Porozumenie vnútornému fungovaniu AI modelov umožňuje dátovým vedcom optimalizovať ich výkonnosť. Interpretovaním, ktoré znaky ovplyvňujú rozhodnutia, môžu model vyladiť, zvýšiť presnosť a zabezpečiť, aby dobre generalizoval na nové dáta.

Ako sa dosahuje vysvetliteľnosť AI?

Dosiahnutie vysvetliteľnosti AI zahŕňa kombináciu navrhovania interpretovateľných modelov a aplikáciu techník na interpretáciu zložitých modelov po ich použití.

Interpretovateľnosť vs. vysvetliteľnosť

• Interpretovateľnosť označuje mieru, do akej človek dokáže pochopiť príčinu rozhodnutia, ktoré urobil systém AI.
• Vysvetliteľnosť ide o krok ďalej a poskytuje explicitný popis faktorov a úvah, ktoré viedli k rozhodnutiu.

Hoci sú tieto pojmy príbuzné, interpretovateľnosť sa zameriava na transparentnosť samotného modelu, kým vysvetliteľnosť kladie dôraz na generovanie vysvetlení pre výstupy modelu.

Interpretovateľné modely

Interpretovateľné modely sú svojou povahou ľahko pochopiteľné. Príklady zahŕňajú:

• Lineárna regresia: Modely, kde je vzťah medzi vstupnými znakmi a výstupom lineárny, takže koeficienty priamo vyjadrujú vplyv každého znaku.
• Rozhodovacie stromy: Vizuálne znázornenie rozhodnutí, kde každý uzol predstavuje znak a vetvy predstavujú rozhodovacie pravidlá.
• Pravidlové systémy: Systémy, ktoré využívajú sadu ľahko pochopiteľných pravidiel na prijímanie rozhodnutí.

Tieto modely obetujú časť prediktívnej sily v prospech transparentnosti, no sú cenné tam, kde je vysvetliteľnosť kľúčová.

Post-hoc vysvetlenia

Pri zložitých modeloch, ako sú hlboké neurónové siete, ktoré sú menej interpretovateľné, sa používajú post-hoc vysvetlenia. Tieto techniky analyzujú správanie modelu po tom, ako vygeneruje predikciu.

Modelovo-agnostické metódy

Tieto metódy sa dajú aplikovať na akýkoľvek typ modelu bez potreby prístupu k jeho vnútornej štruktúre.

Lokálne interpretovateľné modelovo-agnostické vysvetlenia (LIME)

LIME je populárna technika, ktorá vysvetľuje predikciu akéhokoľvek klasifikátora tak, že ho v lokálnom okolí aproximuje interpretovateľným modelom. Pri danej predikcii LIME mierne pozmení vstupné dáta a sleduje zmeny vo výstupe, aby určil, ktoré znaky najviac ovplyvnili rozhodnutie.

SHapley Additive exPlanations (SHAP)

SHAP hodnoty vychádzajú z kooperatívnej teórie hier a poskytujú jednotné meradlo dôležitosti znakov. Kvantifikujú príspevok každého znaku k predikcii, pričom zohľadňujú všetky možné kombinácie znakov.

Globálne vs. lokálne vysvetlenia

• Globálne vysvetlenia: Poskytujú celkový pohľad na správanie modelu naprieč všetkými dátovými bodmi.
• Lokálne vysvetlenia: Zameriavajú sa na jednu konkrétnu predikciu a vysvetľujú, prečo model urobil špecifické rozhodnutie pre daný prípad.

Výskum v oblasti vysvetliteľnosti AI

Vysvetliteľnosť AI si získala značnú pozornosť, keďže AI systémy sa čoraz viac integrujú do ľudských rozhodovacích procesov. Tu je niekoľko nedávnych vedeckých prác, ktoré sa venujú tejto dôležitej téme:

1. Explainable AI Improves Task Performance in Human-AI Collaboration (Publikované: 2024-06-12)
   Autori: Julian Senoner, Simon Schallmoser, Bernhard Kratzwald, Stefan Feuerriegel, Torbjørn Netland
   Táto práca skúma vplyv vysvetliteľnej AI na zlepšenie výkonnosti pri spolupráci človeka s AI. Autori tvrdia, že tradičná AI funguje ako čierna skrinka, čo ľuďom sťažuje overenie predikcií AI na základe ich vlastných znalostí. Zavedením vysvetliteľnej AI, konkrétne prostredníctvom vizuálnych heatmap, štúdia zaznamenala zlepšenie výkonnosti. Prebehli dva experimenty so zamestnancami továrne a rádiológmi, pričom použitie vysvetliteľnej AI viedlo k významnému zníženiu miery chýb. Tento výskum zdôrazňuje potenciál vysvetliteľnej AI zlepšiť presnosť rozhodovania v reálnych úlohách. Čítajte viac

2. “Weak AI” is Likely to Never Become “Strong AI”, So What is its Greatest Value for Us? (Publikované: 2021-03-29)
   Autor: Bin Liu
   Táto práca sa zaoberá pretrvávajúcimi diskusiami okolo schopností a budúceho potenciálu AI. Rozlišuje medzi „slabou AI“ a „silnou AI“ a argumentuje, že kým silná AI pravdepodobne nie je dosiahnuteľná, slabá AI má pre nás značnú hodnotu. Autor sa venuje kritériám klasifikácie AI výskumu a spoločenským dôsledkom aktuálnych schopností AI. Práca ponúka filozofický pohľad na úlohu AI v spoločnosti. Čítajte viac

3. Understanding Mental Models of AI through Player-AI Interaction (Publikované: 2021-03-30)
   Autori: Jennifer Villareale, Jichen Zhu
   Táto štúdia skúma, ako si jednotlivci rozvíjajú mentálne modely AI systémov prostredníctvom interakcií v hrách založených na AI. Autori navrhujú, že tieto interakcie poskytujú cenné poznatky o vývoji mentálnych modelov používateľov AI. Prezentovaná je prípadová štúdia, ktorá zdôrazňuje výhody využitia hier na skúmanie vysvetliteľnej AI a naznačuje, že takéto interakcie môžu zlepšiť porozumenie AI systémom.

4. From Explainable to Interactive AI: A Literature Review on Current Trends in Human-AI Interaction (Publikované: 2024-05-23)
   Autori: Muhammad Raees, Inge Meijerink, Ioanna Lykourentzou, Vassilis-Javed Khan, Konstantinos Papangelis
   Tento literárny prehľad skúma prechod od vysvetliteľnej AI k interaktívnej AI a zdôrazňuje význam zapojenia človeka do vývoja a prevádzky AI systémov. Práca prehľadáva aktuálne trendy a spoločenské otázky súvisiace s interakciou človeka s AI, pričom vyzdvihuje potrebu AI systémov, ktoré sú nielen vysvetliteľné, ale aj interaktívne. Tento komplexný prehľad predstavuje plán pre budúci výskum v tejto oblasti.