企業人工智慧：理解與可信任性的關鍵
導言
近年來人工智慧（AI）的應用逐步普及，不論是醫療保健還是金融科技等各個行業中，企業紛紛開始匯入深度學習模型和其他形式的機器學習系統，以提升工作效率並節省時間。然而這個發展速度是否忽略了一個重要問題：我們如何確保機器所做出的決策不是虛妄幻象？例如，在醫療領域中，AI 有能力預測臨床結果或發現藥物，但如果模型偏離正軌，可能會提供錯誤的結果對個人健康產生傷害。這是 AI 可解釋性的概念應運而生的地方。AI 可解釋性是指理解機器學習系統所做決策或預測的原因，並將這些訊息讓決策者和其他相關人員能夠理解並做出更改。當做得好時，它能幫助團隊檢測意外行為，及早解決問題，避免導致真正的損害。
為何需要 AI 可解釋性
隨著關鍵領域如醫療保健等運用少量人力監督模型的應用的不斷增加，AI 可解釋性變得重要，以確保使用的系統具有透明度和課責性。透明度確保人類操作員能夠理解機器學習系統的基本原理並對其進行偏見、準確性、公平性和遵守道德準則進行審查。此外課責性確保及時解決發現的缺陷。對於自動信用評分、醫學診斷和自動駕駛等高風險領域尤其重要，因為 AI 的決策可能具有深遠影響。此外 AI 可解釋性還有助於建立對 AI 系統的信任和接受度。基本上，當人們能夠理解和取證機器所做出的決策的理由時，他們更有可能相信其預測和答案，從而廣泛接受和採用。更重要的是，當有解釋可用時，更容易解決涉及歧視或資料使用的倫理和法律合規問題。
AI 可解釋性的挑戰
雖然 AI 可解釋性帶來明顯的好處，但現代深度學習模型的複雜性和不透明性使其成為一個巨大的挑戰。大多數高階 AI 應用程式現在使用深度神經網路（DNNs），它們利用多個隱藏層實現可重用的模組功能，並在利用引數和學習輸入與輸出之間的關係方面提高效率。DNNs 往往能提供比用於線性回歸或特徵提取等任務的淺層神經網路更好的結果。然而這種多層和數千甚至百萬引數的架構使得 DNN 高度不透明，很難理解特定輸入對模型決策的貢獻。相比之下，淺層網路的結構很簡單，具有高可解釋性。
總結來說可解釋性和預測效能之間通常存在著矛盾。如果選擇如 DNN 之類的高效能模型，系統可能無法提供透明度；而如果選擇簡單且可解釋的模型（如淺層網路），則結果的準確性可能無法達到要求。在全球範圍內，研究人員和從業人員仍面臨著在可解釋性技術方面取得平衡的挑戰，尤其是由於缺乏標準化的解釋技術。
應對之道
為了找到一個平衡點，研究人員正在開發基於規則的可解釋模型，如決策樹和線性模型，優先考慮透明度。這些模型提供明確的規則和易於理解的表示方式，使人類操作員能夠解釋它們的決策過程。然而這些模型仍然缺乏更高級模型的複雜性和表達能力。作為一種替代方案，事後解釋性可以在模型訓練完成後應用工具來解釋其決策過程，例如 LIME（區域性可解釋性模型獨立解釋）和 SHAP（SHapley 加成解釋），這些方法可以近似估計特徵重要性或生成區域性解釋，提供對模型行為的洞察。它們有潛力彌合複雜模型和可解釋性之間的差距。研究人員還可以選擇結合可解釋模型和黑盒模型優勢的混合方法，實現可解釋性和預測效能之間的平衡。這些方法利用模型獨立方法（例如 LIME 和替代模型）提供解釋，同時不影響基礎複雜模型的準確性。
AI 可解釋性的未來
未來，AI 可解釋性將繼續發展，在塑造負責任和值得信賴的 AI 生態系統中發揮重要作用。這種發展的關鍵在於廣泛採用模型不可知解釋技術（應用於任何機器學習模型，無論其基礎架構如何）和訓練和解釋過程的自動化。這些進步將使使用者能夠在不需要廣泛的技術專業知識的情況下理解和信任高效能的 AI 算法。然而同時平衡自動化的好處與道德考慮和人類監督同樣重要。最後隨著模型訓練和解釋變得更加自動化，機器學習專家的角色可能會轉移到其他領域，如選擇合適的模型、實施精確的特徵工程和基於可解釋性洞察做出明智的決策。他們仍然存在，只是不再負責訓練或解釋模型。
