Skip to main content

Искусственный интеллект (ИИ) недавно произвел фурор своей способностью революционизировать подход людей к решению различных задач и сложных проблем. От здравоохранения до финансов ИИ и связанные с ним модели машинного обучения продемонстрировали свой потенциал для оптимизации сложных процессов, улучшения моделей принятия решений и раскрытия ценных идей.

Однако, несмотря на огромный потенциал технологии, сохраняющаяся проблема «черного ящика» по-прежнему представляет серьезную проблему для ее внедрения, поднимая вопросы о прозрачности и интерпретируемости этих сложных систем.

Короче говоря, проблема черного ящика связана с трудностью понимания того, как системы ИИ и модели машинного обучения обрабатывают данные и генерируют прогнозы или решения. Эти модели часто основаны на сложных алгоритмах, которые нелегко понять людям, что приводит к отсутствию ответственности и доверия.

Поэтому, поскольку ИИ все больше интегрируется в различные аспекты нашей жизни, решение этой проблемы имеет решающее значение для обеспечения ответственного и этичного использования этой мощной технологии.

Черный ящик: обзор

Метафора «черного ящика» проистекает из представления о том, что системы ИИ и модели машинного обучения работают скрытым от человеческого понимания образом, подобно содержимому запечатанного непрозрачного ящика. Эти системы построены на сложных математических моделях и многомерных наборах данных, которые создают сложные взаимосвязи и шаблоны, управляющие их процессами принятия решений. Однако эта внутренняя работа недоступна или понятна людям.

С практической точки зрения, проблема «черного ящика» ИИ заключается в сложности расшифровки причин предсказаний или решений системы ИИ. Эта проблема особенно распространена в моделях глубокого обучения, таких как нейронные сети, где несколько уровней взаимосвязанных узлов обрабатывают и преобразовывают данные иерархическим образом. Сложность этих моделей и нелинейные преобразования, которые они выполняют, чрезвычайно усложняют отслеживание обоснования их результатов.

Никита Бруднов, генеральный директор BR Group — панели маркетинговой аналитики на основе ИИ — сказал , что отсутствие прозрачности в том, как модели ИИ приходят к определенным решениям и прогнозам, может быть проблематичным во многих контекстах, таких как медицинская диагностика, принятие финансовых решений и судебные разбирательства, существенно повлиявшие на дальнейшее внедрение ИИ.

Журнал: Джо Любин: правда о разделении основателей ETH и «Crypto Google»

«В последние годы большое внимание уделялось разработке методов интерпретации и объяснения решений, принимаемых моделями ИИ, таких как генерация показателей важности функций, визуализация границ решений и выявление контрфактических гипотетических объяснений», — сказал он, добавив:

«Однако эти методы все еще находятся в зачаточном состоянии, и нет гарантии, что они будут эффективны во всех случаях».

Бруднов также считает, что при дальнейшей децентрализации регулирующие органы могут потребовать, чтобы решения, принимаемые системами ИИ, были более прозрачными и подотчетными, чтобы обеспечить их этическую обоснованность и общую справедливость. Он также предположил, что потребители могут не решиться использовать продукты и услуги на основе ИИ, если они не понимают, как они работают и как они принимают решения.

Черный ящик. Источник: Инвестопедия

Джеймс Во, основатель DFG — инвестиционной компании, которая активно инвестирует в технологии, связанные с ИИ, — считает, что проблема «черного ящика» не повлияет на внедрение в обозримом будущем. Согласно Ву, большинству пользователей не обязательно заботиться о том, как работают существующие модели ИИ, и они рады просто извлечь из них пользу, по крайней мере, на данный момент.

«В среднесрочной перспективе, когда новизна этих платформ исчезнет, ​​определенно будет больше скептицизма в отношении методологии черного ящика. Вопросы также будут увеличиваться по мере того, как использование ИИ входит в криптографию и Web3, где необходимо учитывать финансовые ставки и последствия», — признал он.

Влияние на доверие и прозрачность

Одной из областей, где отсутствие прозрачности может существенно повлиять на доверие, является медицинская диагностика с использованием ИИ. Например, модели ИИ могут анализировать сложные медицинские данные в сфере здравоохранения для постановки диагноза или рекомендаций по лечению. Однако, когда клиницисты и пациенты не могут понять обоснование этих предположений, они могут усомниться в надежности и обоснованности этих выводов. Этот скептицизм может привести к нерешительности при принятии решений на основе ИИ, что потенциально может помешать прогрессу в области ухода за пациентами и персонализированной медицины.

В финансовой сфере системы ИИ могут использоваться для оценки кредитоспособности, обнаружения мошенничества и оценки рисков. Однако проблема «черного ящика» может создать неопределенность в отношении справедливости и точности этих кредитных рейтингов или обоснования предупреждений о мошенничестве, что ограничивает способность технологии оцифровывать отрасль.

Криптоиндустрия также сталкивается с последствиями проблемы черного ящика. Например, цифровые активы и технология блокчейн основаны на децентрализации, открытости и возможности проверки. Системы ИИ, которым не хватает прозрачности и интерпретируемости, могут привести к разрыву между ожиданиями пользователей и реальностью решений на основе ИИ в этой области.

Регуляторные проблемы

С точки зрения регулирования проблема «черного ящика» ИИ представляет собой уникальную проблему. Во-первых, непрозрачность процессов ИИ может затруднить регулирующим органам оценку соответствия этих систем существующим правилам и руководствам. Более того, отсутствие прозрачности может усложнить способность регулирующих органов разрабатывать новые структуры, которые могут устранять риски и проблемы, связанные с приложениями ИИ.

Законодателям может быть сложно оценить справедливость, предвзятость и методы обеспечения конфиденциальности данных в системах ИИ, а также их потенциальное влияние на права потребителей и стабильность рынка. Кроме того, без четкого понимания процессов принятия решений в системах, управляемых ИИ, регулирующие органы могут столкнуться с трудностями при выявлении потенциальных уязвимостей и обеспечении наличия соответствующих мер безопасности для снижения рисков.

Одним из заметных нормативных изменений в отношении этой технологии стал Закон Европейского Союза об искусственном интеллекте, который приближается к тому, чтобы стать частью свода законов блока после достижения 27 апреля предварительного политического соглашения.

По своей сути Закон об ИИ направлен на создание надежной и ответственной среды для развития ИИ в ЕС. Законодатели приняли систему классификации, которая классифицирует различные типы ИИ по степени риска: неприемлемый, высокий, ограниченный и минимальный. Эта структура предназначена для решения различных проблем, связанных с проблемой «черного ящика» ИИ, включая вопросы, связанные с прозрачностью и подотчетностью.

Неспособность эффективно контролировать и регулировать системы ИИ уже обострила отношения между различными отраслями и регулирующими органами.

В начале прошлого месяца популярный чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT был заблокирован в Италии на 29 дней, в первую очередь из-за проблем с конфиденциальностью, поднятых агентством по защите данных страны в связи с подозрениями в нарушении Общего регламента ЕС по защите данных (GDPR). Тем не менее, платформе было разрешено возобновить свои услуги 29 апреля после того, как генеральный директор Сэм Альтман объявил, что он и его команда предприняли конкретные шаги для выполнения требований регулятора, включая раскрытие его методов обработки данных и внедрение реализации возрастных ограничений. запорные меры.

Неадекватное регулирование систем ИИ может подорвать общественное доверие к приложениям ИИ, поскольку пользователи все больше обеспокоены присущими им предубеждениями, неточностями и этическими последствиями.

Решение проблемы черного ящика

Для эффективного решения проблемы «черного ящика» ИИ необходимо использовать комбинацию подходов, обеспечивающих прозрачность, интерпретируемость и подотчетность. Двумя такими взаимодополняющими стратегиями являются объяснимый искусственный интеллект (XAI) и модели с открытым исходным кодом.

XAI — это область исследований, посвященная преодолению разрыва между сложностью систем искусственного интеллекта и потребностью в интерпретации человеком. XAI фокусируется на разработке методов и алгоритмов, которые могут предоставить понятные человеку объяснения решений, принимаемых ИИ, предлагая понимание причин, лежащих в основе этих выборов.

Методы, часто используемые в XAI, включают суррогатные модели, анализ важности признаков, анализ чувствительности и локальные интерпретируемые объяснения, не зависящие от модели. Внедрение XAI в разных отраслях может помочь заинтересованным сторонам лучше понять процессы, управляемые ИИ, повысить доверие к технологии и облегчить соблюдение нормативных требований.

В сочетании с XAI продвижение моделей ИИ с открытым исходным кодом может стать эффективной стратегией решения проблемы черного ящика. Модели с открытым исходным кодом предоставляют полный доступ к алгоритмам и данным, которые управляют системами ИИ, позволяя пользователям и разработчикам тщательно изучать и понимать лежащие в их основе процессы.

Такая повышенная прозрачность может помочь укрепить доверие и способствовать сотрудничеству между разработчиками, исследователями и пользователями. Кроме того, подход с открытым исходным кодом может создавать более надежные, подотчетные и эффективные системы искусственного интеллекта.

Проблема черного ящика в криптопространстве

Проблема черного ящика имеет значительные последствия для различных аспектов криптопространства, включая торговые стратегии, прогнозы рынка, меры безопасности, токенизацию и смарт-контракты.

В сфере торговых стратегий и рыночных прогнозов модели на основе ИИ набирают популярность, поскольку инвесторы стремятся извлечь выгоду из алгоритмической торговли. Однако проблема черного ящика мешает пользователям понять, как работают эти модели, что затрудняет оценку их эффективности и потенциальных рисков. Следовательно, эта непрозрачность также может привести к необоснованному доверию к инвестиционным решениям, основанным на ИИ, или сделать инвесторов чрезмерно зависимыми от автоматизированных систем.

ИИ должен сыграть решающую роль в усилении мер безопасности в экосистеме блокчейна, обнаруживая мошеннические транзакции и подозрительные действия. Тем не менее, проблема черного ящика усложняет процесс проверки для этих решений безопасности на основе ИИ. Отсутствие прозрачности в процессе принятия решений может подорвать доверие к системам безопасности, вызывая опасения по поводу их способности защищать активы и информацию пользователей.

Недавнее: Консенсус 2023: предприятия проявляют интерес к Web3, несмотря на проблемы с нормативными требованиями США.

Токенизация и смарт-контракты — два жизненно важных компонента экосистемы блокчейна — также становятся свидетелями растущей интеграции ИИ. Однако проблема черного ящика может скрыть логику токенов, сгенерированных ИИ, или выполнения смарт-контрактов.

По мере того, как ИИ революционизирует различные отрасли, решение проблемы черного ящика становится все более актуальным. Укрепляя сотрудничество между исследователями, разработчиками, политиками и заинтересованными сторонами в отрасли, можно разработать решения, способствующие прозрачности, подотчетности и доверию к системам ИИ. Таким образом, будет интересно посмотреть, как эта новая технологическая парадигма продолжит развиваться.

Источник: Сointеlеgrаph

Оставить комментарий