可解释的AI正在改变我们如何看待人工智能系统，特别是关于其决策过程的方式。随着人工智能继续渗透到各个部门时，了解这些系统如何达到特定结果的需求越来越重要。可解释的AI解决了这一必要性，提供了一个框架，可提高AI应用程序中的公平性，问责制和透明度。
什么是可解释的AI？
可解释的AI是指使人类可以理解的AI系统做出决定的技术和方法。这在用户必须信任技术以进行有效决策的技术的高风险场景中尤其重要。通过提供有关AI行为的清晰度，可以解释的AI对系统建立信心并鼓励道德使用。
可解释AI的关键概念
可解释的AI的一个基本方面是基于公平，问责制和透明的原则。这些原则通常被称为脂肪，指导公正和公正的AI系统的开发和实施。
- 公平： 努力确保AI系统不会侵犯个人权利或扩大社会偏见。
- 责任： 对人工智能决策建立明确的责任，尤其是在有害或错误的结果中。
- 透明度： 使用户能够理解如何制定决策以及影响这些选择的因素。
模型透明度
模型透明度的重点是阐明AI决定背后的方法。它涉及确定可能存在的算法偏见，并采取措施减轻它们。透明度对于提高用户之间的信任至关重要，因为它允许对AI系统采用的方法进行审查。
AI模型的类型
AI模型通常可以分为两种类型：
- 白盒型号： 这些提供了对其内部运作的明确洞察力，并产生了易于解释的结果。
- 黑匣子型号： 这些模型是复杂而不透明的，使了解它们如何做出决策变得具有挑战性。
可以解释的AI的目的是利用白框模型的解释性，同时改善与黑匣子模型相关的性能。
可解释的AI的重要性
可解释AI的必要性是由于其在构建值得信赖的系统中的作用而强调的。许多行业，尤其是医疗保健和金融，都依靠精确而值得信赖的AI来进行关键的决策过程。在这里，解释性可以大大降低偏见的风险并促进可靠性。
决策中的可信赖性
在像医疗保健这样的部门中，错误的AI预测可能会产生严重的后果，了解模型的推理与结果本身一样重要。可解释的AI促进信任，并确保自动化系统被认为是可靠的。
可解释AI的机制
实施可解释的AI涉及旨在增强透明度和理解的各种策略。
- 监督： 成立AI治理委员会，以维持整个系统的解释性标准。
- 数据质量： 利用无偏的代表性数据集来培训AI模型以确保公平。
- 解释性输出： 为用户洞悉AI决策背后的数据源和考虑过程。
- 可解释的算法： 设计优先级理解与性能同行的算法。
可解释的AI中使用的技术
采用了许多技术来确保AI的决定是可解释的：
- 决策树： 这些视觉辅助工具制定了做出的决定和背后的理由。
- 特征重要性： 这些技术确定哪些特征最大程度地影响了AI的决定。
- 反事实解释： 他们提供的方案显示了输入中如何改变结果的次要调整。
- Shapley添加说明（Shap）： 该方法评估了个体特征对最终决定的贡献。
- 局部可解释的模型不足解释（石灰）： 这种方法评估输入的变化如何影响AI输出。
- 部分依赖图： 图表说明模型预测如何随输入特征的变化而变化。
- 可视化工具： 有助于清晰有效地传达决策途径的指标和图表。
可解释AI的现实世界应用
可解释的AI发现了不同行业的众多应用，展示了其多功能性和重要性。
- 卫生保健： 人工智能协助做出诊断决定，同时确保建议背后的理由。
- 金融： AI在公平性至关重要的贷款评估和欺诈检测中起着作用。
- 军队： 信任对于国防操作中使用的自动化系统至关重要，需要对AI行为进行明确的解释。
- 自动驾驶汽车： 这些系统需要有关安全至关重要的驾驶决策的透明度，以灌输用户信心。
可解释的AI的好处
可解释的AI的实施提供了增强技术和用户体验的各种好处。
- 增强的信任： 明确的决策促进了用户对AI系统的信心。
- 系统改进： 透明度可以在AI模型中进行持续的改进和偏置检测。
- 责任： 明确的解释促进了AI设计和成果，推动道德实践的责任。
可解释的AI的局限性
尽管具有优势，但可解释的AI也面临着必须涉及的几个挑战。
- 简单化： 有过度简化复杂模型的风险，这可能会扭曲真正的理解。
- 性能权衡： 优先考虑解释性有时会导致模型性能下降。
- 培训复杂性： 平衡模型的解释性与有效性在开发过程中构成了重大挑战。
- 隐私风险： 某些透明度方法可以暴露敏感数据。
- 怀疑论： 尽管有基本的推理，但即使提供了解释，用户也可能对AI系统犹豫。
AI的区别
重要的是要阐明AI内的区别，尤其是随着术语交织在一起。
- 可解释的AI与生成性AI： 可解释的AI专注于透明度，而生成AI是关于创建内容的。
- 可解释的AI与可解释的AI： 前者强调用户的理解，而后者则重点是固有的可理解模型。
- 可解释的AI与负责人AI： 可解释的AI将道德考虑因素纳入AI发展，强调透明度和问责制。
可解释的AI的历史背景
可解释的AI的演变反映了对道德AI实践和透明度的越来越重视。自2010年代以来，可解释的AI将其起源追溯到诸如Mycin之类的传统系统，可推动缓解偏差的改善并增强复杂模型的解释性。
