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黑箱AI系統的秘密：它們是如何做出決策的？
隨著人工智能技術的迅猛發展，越來越多的企業和政府機構依賴於這些系統來協助做出關鍵決策。然而，這些 AI 系統經常被稱為「黑箱」，因為即使是其設計者也無法輕易解釋它們為什麼會做出特定決定。隨著對解釋性人工智能（XAI）研究的興起，這一情況有望改變，因為研究者們探討如何揭示 AI 算法背後的推理過程。
解釋性人工智能的目的是增強使用者對 AI 系統的信任，從而使他們能夠更有效地使用這些技術。
解釋性人工智能的基本概念在於提供端用戶理解 AI 如何進行決策的能力。這一領域的主要焦點是澄清 AI 系統的決策過程，以便讓用戶能夠評估其安全性和追查自動化決策的背後原因。簡而言之，XAI 希望通過增強透明度和可解釋性，使人們能夠瞭解 AI 系統的運行邏輯。
XAI 的出現旨在回應用戶對於 AI 決策過程的質疑和擔憂，尤其是在醫療、金融和法律等敏感行業，理解 AI 的決策依據至關重要。
黑箱模型難以解釋，即使是領域專家也難以理解其內部運作。
在人工智能中，機器學習算法通常被分類為白箱模型和黑箱模型。白箱模型的決策過程透明，容易讓專家理解；而黑箱模型則極難解釋，甚至連設計者也難以進行合理分析。XAI 的研究目標就是要提高這些黑箱模型的解釋性，從而為用戶提供信息，幫助他們在必要時對 AI 的決策進行審核和挑戰。
解釋性、可解釋性與透明性
解釋性可通過三個原則來理解：透明性、可解釋性和解釋能力。透明性指的是設計者可以描述和解釋從訓練數據中提取模型參數的過程；可解釋性則是用戶可以理解模型輸出並提供決策基礎的能力；解釋能力則涵蓋瞭解決方案中用於形成決策的特徵。
如果一個算法能夠滿足這些原則，那麼它就能為決策提供合理的解釋，並被用戶所信任。
解釋性與可解釋性技術
在探討 AI 模型的解釋性時，通常會採用一些特定技術來分析模型的運行。例如，部分依賴圖可以顯示輸入特徵對預測結果的邊際影響；SHAP 值則幫助用戶可視化每個輸入特徵對模型輸出的貢獻。
針對不同類型的模型，還有多種其他技術，例如局部可解釋模型（LIME），它通過用簡單模型局部地解釋當前模型的輸出，從而提供了一種可接受的解釋手段。
使用解釋性技術可以幫助確保 AI 模型不會基於不相關或不公平的標準做出決策。
XAI 的發展歷史
在 1970 年至 1990 年間，有一些象徵性推理系統如 MYCIN 和 SOPHIE，這些系統能夠對其推理過程進行解釋。MYCIN 是一個早期的診斷系統，它能夠解釋其診斷過程中所依據的手工編碼規則，特別是在醫學領域的應用。
進入 21 世紀後，隨著對於 AI 偏見及決策過程透明度的擔憂增加，XAI 應運而生。許多學術機構和企業開始專注於開發工具來檢測其系統中潛在的偏見和不公平行為。
監管和挑戰
隨著監管機構和一般用戶對 AI 系統的依賴度增加，需求透明的自動化決策過程變得日益迫切。例如，歐盟在其通用數據保護條例（GDPR）中引入了「解釋權」，旨在解決算法日益增長的影響力帶來的潛在問題。
然而，儘管對於解釋性人工智能的研究不斷增長，這些系統仍然面臨各種挑戰，例如惡意方可能利用了解釋性技術的弱點來達成自己的目的。
當我們享受 AI 帶來的便利時，是否也要警惕其內部運作的不確定性？
