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為什么可解釋的人工智能很重要

Sanchez的問題引發(fā)了另一個問題：為什么可解釋的人工智能很重要？其原因是多方面的，這可能對人們、企業(yè)、政府和社會產(chǎn)生巨大影響。在此考慮一下“信任”這個詞。

IBM Watson物聯(lián)網(wǎng)高級產(chǎn)品經(jīng)理Heena Purohit指出，人工智能（IBM稱之為“增強型智能”）和機器學習已經(jīng)在以復雜的方式處理大量數(shù)據(jù)方面做得非常出色。但Purohit說，人工智能和機器學習的目標是幫助人們提高工作效率，做出更明智、更快速的決策——如果人們不知道他們?yōu)槭裁匆�做出這些決策，這就更加困難了。

Purohit說：“由于人工智能的目的是幫助人們做出更高的決策，當用戶改變行為或根據(jù)人工智能輸出（或）預測采取行動時，企業(yè)就實現(xiàn)了人工智能解決方案的真正價值。但是，為了讓用戶改變自己的行為，就必須相信系統(tǒng)的建議。當用戶感覺到有能力并知道人工智能系統(tǒng)如何得出建議（或）輸出時，就會建立這種信任。”

從組織領導的角度來看，可解釋的人工智能在某種意義上是讓人們信任并購買這些新系統(tǒng)，以及它們?nèi)绾胃淖內(nèi)藗兊墓ぷ鞣绞健?/p>

“看到‘人工智能黑盒’問題仍然存在，我現(xiàn)在確保我們的人工智能解決方案是可以解釋的。”Purohit補充說，“在設計人工智能產(chǎn)品以確保可以解釋人工智能時，我想問的一個問題是：人工智能是否使人類容易理解、檢測和理解其決策過程？”

可解釋的人工智能有助于識別人工智能偏見和審計

可解釋的人工智能對于信任和透明度至關重要的其他領域?qū)⒃絹碓街匾�，例如任何人工智能偏見可能對人們產(chǎn)生有害影響的場景。

SPR公司的Maturo說，“盡管這種解釋的任務很麻煩，但這是一項值得努力的嘗試，通常可以揭示模型中的偏見。在許多行業(yè)中，這種透明度可能來自法律、財政、醫(yī)療或道德義務。在可能的情況下，模型看起來越不神奇，它的用戶就會越多。”

可解釋的人工智能對于問責制和可審計性也很重要，它將（或者至少應該）仍然存在于組織的人員中，而不是其技術中。

“企業(yè)和個人總是需要進行決定。只是按照算法推薦的做法并不具有說服力。”Ness公司數(shù)字工程首席技術官Moshe Kranc說。Kranc指出，可解釋的人工智能對于識別錯誤的結果是至關重要的，這些錯誤的結果來自于諸如有偏見或調(diào)整不當?shù)呐嘤枖?shù)據(jù)和其他問題。能夠跟蹤人工智能系統(tǒng)得出不良結果的路徑可以幫助人們解決潛在問題，并防止它們再次發(fā)生。

“人工智能技術并不完美。盡管人工智能的預測可能非常準確，但模型總是有可能出錯。”Clara Analytics公司數(shù)據(jù)科學主管Ji Li說，“人工智能技術具有可解釋性，幫助人類快速做出基于事實的決定，但允許人類仍能使用他們的判斷力。有了可解釋的人工智能，人工智能將成為一種更有用的技術，因為人類并不總是相信或從不相信預測，但卻不斷幫助改進預測。”

事實上，可解釋的人工智能最終將使人工智能在商業(yè)環(huán)境和日常生活中變得更有價值，同時也防止了不良后果。

“可解釋的人工智能對業(yè)務很重要，因為它為我們提供了解決問題的新方法，適當?shù)財U展流程，并最大限度地減少人為錯誤的機會。提高的可視性有助于增強理解，并改善客戶體驗。”SAS公司首席信息官Collins說。

Collins指出，這在醫(yī)療和銀行等受到嚴格監(jiān)管的組織尤為重要，這些組織最終需要能夠展示人工智能系統(tǒng)是如何做出決定或結果。而即使在不需要審計其人工智能的行業(yè)中，可解釋人工智能的核心信任和透明度也是值得的，他們可以具有良好的商業(yè)意識。

“在采用可解釋的人工智能的情況下，人類增強了技術的知識和經(jīng)驗，以調(diào)整和加強分析模型以供將來使用。”Collins說，。“人類的知識和經(jīng)驗有助于學習技術，反之亦然。這是一個持續(xù)的反饋循環(huán)，可以成為企業(yè)的一種動態(tài)資產(chǎn)。”