چگونه هوش مصنوعی قابل توضیح پذیرش آن را تغییر خواهد داد

هوش مصنوعی نحوه عملکرد و برقراری ارتباط کسب و کارها را متحول می کند. هوش مصنوعی با پیشرفت و محبوبیت بیشترش چگونه باید در این زمینه پاسخگو باشد؟

هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) به شرکت‌ها و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا الگوریتم‌ها را به‌طور شفاف تجزیه و تحلیل کنند و دقیقاً نحوه کار راهکار‌ها و بهبود آنها را ارزیابی کنند. در سال‌های آینده، XAI به طور اساسی پذیرش گسترده هوش مصنوعی را تغییر خواهد داد.

 XAI چیست؟

هوش مصنوعی قابل توضیح در پاسخ به نیاز روزافزون به تجزیه و تحلیل جامع منطق الگوریتم‌ها، به ویژه اینکه چرا آنها ناقص هستند یا خراب هستند، پدید آمد. کاربران مشکلات هوش مصنوعی مانند پاسخ های جانبدارانه را مشاهده کردند، اما مطمئن نبودند که چگونه آنها را حل کنند. XAI بازرسی دقیق عملکرد داخلی هوش مصنوعی را امکان پذیر می کند و درهای منطق الگوریتمی قفل شده قبلی را باز می کند تا نگاهی به پشت صحنه داشته باشید.

 XAI به طور کلی یکی از این دو رویکرد را اتخاذ می کند: تحلیل جعبه سیاه یا مدل های قابل تفسیر. تجزیه و تحلیل جعبه سیاه روش سنتی است زیرا به سادگی جعبه قبلی الگوریتم را باز می کند و داده های داخل آن را بررسی می کند. مدل های قابل تفسیر بیشتر شبیه XAI هستند که با طراحی قابل رمزگشایی هستند.

 این مدل‌ها برای تجزیه و تحلیل در نظر گرفته شده‌اند، مانند یک کامپیوتر در یک محفظه شیشه‌ای. ایجاد آنها می تواند بسیار پیچیده باشد، اما تقاضا برای XAI کاربر پسند، توسعه دهندگان را تشویق می کند که به تحقیق و نوآوری در این فناوری قابل تفسیر ادامه دهند.

 برنامه ها به XAI اجازه می دهند تا پذیرش کلی هوش مصنوعی را از طریق افزایش شفافیت و مسئولیت پذیری شکل دهد.

 1. استخدام

هوش مصنوعی در سال‌های اخیر برای مقاصد استخدامی محبوب‌تر شده است، اما این امر در حال کاهش است. این امر به دلیل افزایش آگاهی از سوگیری داده ها در هوش مصنوعی است. به عنوان مثال، آمازون از هوش مصنوعی به عنوان بخشی از فرآیند استخدام خود استفاده می کرد، اگرچه متقاضیان شغل از آن آگاه نبودند. در سال 2018 به استفاده از این الگوریتم پایان داد زیرا سوگیری ذاتی را علیه متقاضیان زن نشان داد.

 به نظر می رسد سوگیری داده ها به دلیل سوگیری های ظریف در داده های آموزشی هوش مصنوعی رخ می دهد. در مورد آمازون، چیزی که به طور ضمنی نشان می‌دهد که متقاضیان مرد واجد شرایط هستند یا به نوعی نسبت به هر نامزدی که کلمه "زن" یا "زن" در رزومه خود را داشته باشد، ارجحیت دارند. شناسایی مسائلی از این دست تا زمانی که هوش مصنوعی برای مدتی مورد استفاده قرار نگرفته باشد بسیار دشوار است.

 XAI به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که خیلی زودتر به نقص های سوگیری داده ها پی ببرند. در مورد استخدام، آنها می توانند از نزدیک تجزیه و تحلیل کنند که هوش مصنوعی چگونه فردی را در مرحله آزمایش به عنوان "واجد شرایط" علامت گذاری کرده است. هوش مصنوعی برای سرعت بخشیدن به فرآیند استخدام مفید است، اما به XAI برای حفظ اعتماد و شفافیت در مورد نحوه ارزیابی منصفانه متقاضیان نیاز دارد.

2. اعتماد مصرف کننده

بر اساس نظرسنجی های سال 2018، تنها 25 درصد از آمریکایی ها به هوش مصنوعی اعتماد دارند. بدیهی است که اگر هوش مصنوعی بخواهد خود را در ایالات متحده نشان دهد، هنوز باید خود را ثابت کند. بی اعتمادی به هوش مصنوعی می تواند به دلیل عوامل مختلفی مانند عدم درک یا حتی تئوری های توطئه باشد. در هر صورت، XAI یک راه حل ایده آل ارائه می دهد و از فناوری ساده برای آشکار کردن نحوه عملکرد واقعی هوش مصنوعی استفاده می کند. انتشار و بحث در مورد تحولات XAI به تقویت اعتماد عمومی کمک بیشتری خواهد کرد.

 3. نوآوری

XAI فقط برای بهبود پاسخگویی مفید نیست. دسترسی به تمام فرآیندهای داخلی هوش مصنوعی امکان نوآوری بسیار سریع‌تری را فراهم می‌کند. XAI توسعه دهندگان را قادر می سازد تا دقیقاً نحوه عملکرد یک الگوریتم را ببینند تا بتوانند به سرعت مواردی را که می توانند بهینه سازی شوند یا فرصت های جدیدی برای برنامه یا توسعه پیدا کنند.

 به عنوان مثال، شاید یک الگوریتم چندین بار همان ورودی را بررسی کند که منجر به ناکارآمدی شود. شناسایی امکانات جدید برای استفاده از هوش مصنوعی از طریق XAI باعث افزایش پذیرش می‌شود، مانند برنامه‌های تجاری جدید یا ویژگی‌های UX.

 4. درک

شکی نیست که هوش مصنوعی بسیار پیچیده است، اما ایجاد درک قوی از آن برای استفاده کامل از قابلیت های آن بسیار مهم است. XAI می‌تواند به توسعه‌دهندگان، کاربران و مصرف‌کنندگان در درک بهتر نحوه تفسیر الگوریتم‌ها و راه‌حل‌های پردازش کمک کند.

 اگرچه این فناوری بی نقص نیست، اما همچنان می تواند ابزار بسیار ارزشمندی برای بهبود هوش مصنوعی و تقویت اعتماد باشد. هرچه افراد بهتر بتوانند هوش مصنوعی و توانایی ها و محدودیت های آن را درک کنند، بیشتر به آن اعتماد خواهند کرد. هر کس آرامش خاطری را دارد که توسط مسئولیت پذیری ذاتی XAI فراهم شده است.

 5. امنیت

دسترسی بیشتر به داده های هوش مصنوعی می تواند به بهبود امنیت الگوریتم ها و افرادی که از آنها استفاده می کنند کمک کند. داده های آموزشی هوش مصنوعی همچنین می تواند با نقاط ضعف برنامه ریزی شده استراتژیک آلوده شود که به هکرها اجازه می دهد از در پشتی وارد شوند. شناسایی آن به اندازه داده های جانبدارانه می تواند سخت باشد، بنابراین بهبود ابزارهای توسعه دهندگان و کاربران برای شناسایی آن، راهگشا خواهد بود. تماشای چگونگی پردازش اطلاعات توسط هوش مصنوعی می تواند به توسعه دهندگان کمک کند تا مشکلات را زودتر تشخیص دهند.

 هوش مصنوعی ایمن تر و هوشمندتر

XAI می تواند کلید ورود هوش مصنوعی به جریان اصلی و بازگرداندن اعتماد عمومی به عدالت و امنیت آن باشد. مهندسان و دانشمندان داده می توانند از XAI برای افزایش اعتماد و همچنین کشف راه های جدید برای بهبود هوش مصنوعی استفاده کنند. شفافیت و مسئولیت پذیری بیشتر می تواند این فناوری را به سطوح جدیدی برساند.