Ist es möglich, künstliche Intelligenz transparenter zu machen?

Um künstliche Intelligenz ethisch fundierter und praktischer zu machen, ist es entscheidend, die Interpretierbarkeit tiefer neuronaler Netze zu verbessern.

Transparenz bei KI-Bemühungen kann Unternehmen, die die Technologie in ihren täglichen Betrieb integrieren, Kopfschmerzen bereiten. Was kann also getan werden, um Bedenken hinsichtlich der Notwendigkeit einer erklärbaren KI zu zerstreuen?

Die tiefgreifenden Vorteile von KI in jeder Branche sind bekannt. Wir wissen, wie diese Technologie Tausenden von Unternehmen auf der ganzen Welt dabei hilft, ihre Abläufe zu beschleunigen und ihre Mitarbeiter einfallsreicher einzusetzen. Darüber hinaus wurden die langfristigen Kosten und Datensicherheitsvorteile von KI unzählige Male von Technologiekolumnisten und Bloggern dokumentiert. Allerdings gibt es bei der künstlichen Intelligenz auch einige Probleme. Eines der Probleme besteht darin, dass die Entscheidungsfindung der Technologie manchmal fraglich ist. Noch wichtiger ist jedoch, dass das größere Problem darin besteht, dass KI-gesteuerte Systeme immer dann, wenn peinliche oder katastrophale Fehler auftreten, unter einem leichten Mangel an Erklärbarkeit leiden.

Menschen machen jeden Tag Fehler. Wir wissen jedoch genau, wie Fehler entstehen. Es können klare Korrekturmaßnahmen ergriffen werden, um dieselben Fehler in Zukunft zu vermeiden. Einige Fehler in der KI sind jedoch unerklärlich, da Datenexperten nicht wissen, wie der Algorithmus bei seiner Funktionsweise zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt. Daher sollte erklärbare KI sowohl für Organisationen, die die Technologie in ihre tägliche Arbeit implementieren möchten, als auch für diejenigen, die sie bereits integrieren, oberste Priorität haben.

Was KI erklärbar macht

Ein weit verbreiteter Irrtum über KI ist, dass sie völlig unfehlbar ist. Gerade im Anfangsstadium können neuronale Netze Fehler machen. Gleichzeitig führen diese Netzwerke ihre Aufträge in intransparenter Weise aus. Wie bereits erwähnt, ist der Weg, den ein KI-Modell einschlägt, um zu einer bestimmten Schlussfolgerung zu gelangen, zu keinem Zeitpunkt während seines Betriebs klar. Daher ist es selbst für erfahrene Datenexperten nahezu unmöglich, solche Fehler zu erklären.

Das Thema KI-Transparenz ist im Gesundheitswesen besonders akut. Betrachten Sie dieses Beispiel: Ein Krankenhaus verfügt über ein neuronales Netzwerk oder ein Black-Box-KI-Modell, das die Gehirnerkrankung eines Patienten diagnostiziert. Das intelligente System ist darauf trainiert, in Daten aus früheren Aufzeichnungen und vorhandenen Krankenakten von Patienten nach Mustern zu suchen. Wenn bei Predictive Analytics ein Modell vorhersagt, dass ein Proband in Zukunft anfällig für eine Gehirnerkrankung sein wird, sind die Gründe für die Vorhersage oft nicht hundertprozentig klar. Für private und öffentliche Institutionen gibt es hier vier Hauptgründe, die KI-Bemühungen transparenter zu machen:

1. Rechenschaftspflicht

Wie bereits erwähnt, müssen Stakeholder das Innenleben und die Logik hinter der Logik des KI-Modell-Entscheidungsprozesses kennen , insbesondere bei unerwarteten Vorschlägen und Entscheidungen. Ein erklärbares KI-System kann dafür sorgen, dass Algorithmen künftig faire und ethische Empfehlungen und Entscheidungen treffen. Dies kann die Compliance und das Vertrauen in neuronale KI-Netze innerhalb von Organisationen erhöhen.

2. Mehr Kontrolle

Erklärbare künstliche Intelligenz kann häufig verhindern, dass Systemfehler im Arbeitsablauf auftreten. Mehr Wissen über bestehende Schwachstellen in KI-Modellen kann genutzt werden, um diese zu beseitigen. Dadurch haben Unternehmen eine bessere Kontrolle über die von KI-Systemen bereitgestellten Ergebnisse.

3. Verbesserung

Wie wir alle wissen, erfordern Modelle und Systeme der künstlichen Intelligenz von Zeit zu Zeit eine kontinuierliche Verbesserung. Erklärbare KI-Algorithmen werden durch regelmäßige Systemaktualisierungen intelligenter.

4. Neue Entdeckungen

Neue Informationshinweise werden es Menschen ermöglichen, Lösungen für die großen Probleme der heutigen Zeit zu finden, wie etwa Medikamente oder Therapien zur Behandlung von HIV/AIDS und Methoden zur Behandlung von Aufmerksamkeitsdefizitstörungen. Darüber hinaus werden diese Ergebnisse durch solide Beweise und eine Begründung für eine universelle Verifizierung gestützt.

In KI-gesteuerten Systemen kann Transparenz in Form von analytischen Aussagen in natürlicher Sprache erfolgen, die für Menschen verständlich sind, Visualisierungen, die die Daten hervorheben, die für Ausgabeentscheidungen verwendet werden, Fälle, die die Punkte zeigen, die eine bestimmte Entscheidung stützen, oder die Hervorhebung von A Aussage, die zeigt, warum das System andere Entscheidungen abgelehnt hat.

In den letzten Jahren hat sich der Bereich der erklärbaren künstlichen Intelligenz weiterentwickelt und erweitert. Wenn sich dieser Trend auch in Zukunft fortsetzt, werden Unternehmen vor allem in der Lage sein, erklärbare KI zu nutzen, um ihre Ergebnisse zu verbessern und gleichzeitig die Gründe für jede wichtige KI-gestützte Entscheidung zu verstehen.

Obwohl dies die Gründe sind, warum KI transparenter werden muss, gibt es immer noch einige Hindernisse, die dies verhindern. Zu diesen Hindernissen gehören:

Das KI-Verantwortungsparadoxon

Es ist bekannt, dass erklärbare KI Aspekte wie Fairness, Vertrauen und Legitimität von KI-Systemen verbessern kann. Einige Organisationen sind jedoch möglicherweise weniger daran interessiert, die Verantwortlichkeit ihrer intelligenten Systeme zu erhöhen, da erklärbare KI eine Vielzahl von Problemen mit sich bringen könnte. Einige dieser Probleme sind:

Der Diebstahl wichtiger Details zur Funktionsweise des KI-Modells.

Bedrohung durch Cyberangriffe von externen Stellen aufgrund des gestiegenen Bewusstseins für Systemschwachstellen.

Darüber hinaus glauben viele, dass die Offenlegung und Offenlegung vertraulicher Entscheidungsdaten in KI-Systemen Unternehmen anfällig für Klagen oder behördliche Maßnahmen macht.

Um von diesem „Transparenzparadoxon“ nicht betroffen zu sein, müssen Unternehmen die mit erklärbarer KI verbundenen Risiken gegenüber ihren klaren Vorteilen abwägen. Unternehmen müssen diese Risiken effektiv bewältigen und gleichzeitig sicherstellen, dass die von erklärbaren KI-Systemen generierten Informationen nicht verwässert werden.

Darüber hinaus müssen Unternehmen zwei Dinge verstehen: Erstens dürfen die Kosten, die mit der Transparenz von KI verbunden sind, sie nicht davon abhalten, solche Systeme zu integrieren. Unternehmen müssen Risikomanagementpläne entwickeln, die interpretierbare Modelle umfassen, damit die von ihnen bereitgestellten kritischen Informationen vertraulich bleiben. Zweitens müssen Unternehmen ihre Cybersicherheitsrahmen verbessern, um Schwachstellen und Cyberbedrohungen zu erkennen und zu neutralisieren, die zu Datenschutzverletzungen führen könnten.

Das Black-Box-Problem der künstlichen Intelligenz

Deep Learning ist ein integraler Bestandteil der künstlichen Intelligenz. Deep-Learning-Modelle und neuronale Netze werden häufig unbeaufsichtigt trainiert. Deep-Learning-Neuronale Netze sind eine Schlüsselkomponente der künstlichen Intelligenz, die an der Bilderkennung und -verarbeitung, der erweiterten Spracherkennung, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Systemübersetzung beteiligt ist. Obwohl diese KI-Komponente komplexere Aufgaben bewältigen kann als herkömmliche Modelle des maschinellen Lernens, führt Deep Learning leider auch zu Black-Box-Problemen bei alltäglichen Abläufen und Aufgaben.

Wie wir wissen, können neuronale Netze die Arbeit des menschlichen Gehirns nachbilden. Die Struktur eines künstlichen neuronalen Netzwerks besteht darin, ein echtes neuronales Netzwerk zu imitieren. Neuronale Netze werden aus mehreren Schichten miteinander verbundener Knoten und anderen „verborgenen“ Schichten erstellt. Während diese neuronalen Knoten grundlegende logische und mathematische Operationen ausführen, um Schlussfolgerungen zu ziehen, sind sie auch intelligent und intuitiv genug, um historische Daten zu verarbeiten und daraus Ergebnisse zu generieren. Wirklich komplexe Operationen umfassen mehrere neuronale Schichten und Milliarden mathematischer Variablen. Daher besteht kaum eine Chance, dass die von diesen Systemen generierten Ergebnisse von KI-Experten im Unternehmen vollständig verifiziert und validiert werden.

Organisationen wie Deloitte und Google arbeiten daran, Tools und digitale Anwendungen zu entwickeln, die aus der Black Box ausbrechen und die Daten offenlegen, die für kritische KI-Entscheidungen verwendet werden, um die Transparenz in intelligenten Systemen zu erhöhen.

Um KI verantwortungsvoller zu machen, müssen Unternehmen ihre bestehenden KI-Governance-Strategien überdenken. Hier sind einige Schlüsselbereiche, in denen eine verbesserte Governance transparenzbasierte KI-Probleme reduzieren kann.

Systemdesign

In der Anfangsphase können Unternehmen Vertrauen und Transparenz beim Aufbau von KI-Systemen und dem Training neuronaler Netze priorisieren. Wenn Sie genau darauf achten, wie KI-Dienstleister und -Anbieter ihre KI-Netzwerke gestalten, können wichtige Entscheidungsträger im Unternehmen frühzeitig auf Fragen zu den Fähigkeiten und der Genauigkeit von KI-Modellen aufmerksam gemacht werden. Auf diese Weise gibt es einen praktischen Ansatz, um einige der auf Transparenz basierenden Probleme mit KI während der Systementwurfsphase aufzudecken, damit Unternehmen sie beobachten können.

Compliance

Da die KI-Vorschriften auf der ganzen Welt in Bezug auf die KI-Verantwortlichkeiten immer strenger werden, können Unternehmen wirklich davon profitieren, wenn sie ihre KI-Modelle und -Systeme mit diesen Normen und Standards in Einklang bringen. Unternehmen müssen ihre KI-Anbieter dazu drängen, erklärbare KI-Systeme zu entwickeln. Um Verzerrungen bei KI-Algorithmen zu beseitigen, können Unternehmen sich an Cloud-basierte Dienstanbieter wenden, anstatt teure Datenexperten und -teams einzustellen. Unternehmen müssen die Compliance-Belastung verringern, indem sie Cloud-Dienstleister klar anweisen, bei der Installation und Implementierung von KI-Systemen an ihren Arbeitsplätzen alle Compliance-bezogenen Kästchen anzukreuzen. Zusätzlich zu diesen Punkten können Organisationen auch Punkte wie Datenschutz und Datensicherheit in ihre KI-Governance-Pläne einbeziehen.

Seit der Jahrhundertwende haben wir einige der erstaunlichsten technologischen Fortschritte gemacht, darunter künstliche Intelligenz und Deep Learning. Obwohl es noch keine zu 100 % erklärbare KI gibt, ist das Konzept KI-gestützter transparenter Systeme glücklicherweise kein unerreichbarer Traum. Es liegt an den Organisationen, die diese Systeme implementieren, ihre KI-Governance zu verbessern und die Risiken einzugehen, um dies zu erreichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst es möglich, künstliche Intelligenz transparenter zu machen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!