1. Tại sao AI có thể giải thích lại quan trọng?

AI có thể giải thích giúp con người diễn giải học máy, học sâu và mạng lưới thần kinh (thường được coi là "hộp đen"). Đây là lý do tại sao nó lại quan trọng:

• Xu hướng: Các mô hình AI được đào tạo dựa trên dữ liệu sai lệch có thể duy trì sự phân biệt đối xử.
• Sự thay đổi hiệu suất: Hiệu suất AI có thể trở nên tồi tệ hơn khi dữ liệu trong thế giới thựckhác với dữ liệu đào tạo.

Lợi ích AI có thể giải thích:

• Niềm tin của con người: Người dùng hiểu cách AI hoạt động, xây dựng niềm tin.
• Kiểm tra mô hình: Dễ dàng đánh giá và sửa chữa các mô hình AI hơn.
• Giảm rủi ro: Giảm thiểu rủi ro tuân thủ, pháp lý, bảo mật và danh tiếng.

2. Cách thức hoạt động của AI có thể giải thích 

Bằng cách làm cho các mô hình AI trở nên minh bạch, các tổ chức có thể:

• Cải thiện niềm tin của người dùng: Khi người dùng hiểu cách AI đưa ra kết luận, họ có nhiều khả năng tin tưởng vào các đề xuất của AI hơn.
• Đảm bảo tính chính xác và kiểm soát: Khả năng truy xuất nguồn gốc của quá trình ra quyết định cho phép sửa lỗi và chịu trách nhiệm.

Bài viết sau đó so sánh AI thông thường và XAI:

• AI thông thường: Thường thiếu tính minh bạch, gây khó khăn cho việc xác minh tính chính xác và kiểm soát việc ra quyết định.
• XAI: Sử dụng các kỹ thuật cụ thể để giải thích từng bước của quy trình AI, cho phép giám sát và tin cậy tốt hơn.

Ba kỹ thuật XAI chính được nêu bật:

• Độ chính xác của dự đoán: Được đo bằng cách so sánh kết quả đầu ra XAI với dữ liệu đã biết, thường sử dụng các công cụ như LIME.
• Truy xuất nguồn gốc: Đạt được bằng cách đặt ra các quy tắc và giới hạn AI rõ ràng, sử dụng các phương pháp như DeepLIFT.
• Hiểu biết về quyết định: Hướng dẫn người dùng về lý luận AI để xây dựng niềm tin và sự hợp tác.

Hơn nữa, bài viết phân biệt khả năng diễn giải với khả năng giải thích:

• Khả năng diễn giải: Tập trung vào việc con người có thể dự đoán kết quả của một quyết định AI tốt đến mức nào.
• Khả năng giải thích: Tìm hiểu sâu hơn, giải thích lý do bên trong đằng sau quyết định đó.

3. Đánh giá mô hình liên tục

AI có thể giải thích được sẽ trao quyền cho các doanh nghiệp mở rộng quy mô AI một cách hiệu quả bằng cách:

• Khắc phục sự cố và cải thiện hiệu suất mô hình: Giám sát thông tin chuyên sâu về triển khai, tính công bằng, chất lượng và độ lệch cho phép doanh nghiệp chẩn đoán sự cố và tinh chỉnh mô hình.
• Đánh giá và tối ưu hóa dự đoán mô hình: Đánh giá liên tục cho phép so sánh, định lượng rủi ro và tối ưu hóa hiệu suất.
• Hiểu hành vi của mô hình: Trực quan hóa cả yếu tố tích cực và tiêu cực với lời giải thích rõ ràng và dữ liệu được sử dụng sẽ giúp đẩy nhanh quá trình đánh giá mô hình.
• Đơn giản hóa việc khám phá mô hình: Nền tảng dữ liệu và AI cung cấp các phân bổ tính năng và biểu đồ tương tác, trao quyền cho các nhóm điều tra hành vi của mô hình một cách trực quan.

4. Lợi ích của AI có thể giải thích

• Xây dựng niềm tin và sự tin cậy: Triển khai nhanh chóng các mô hình AI đáng tin cậy, ưu tiên khả năng giải thích của mô hình, hợp lý hóa việc đánh giá và tăng tính minh bạch.
• Tăng tốc thời gian đạt kết quả: Liên tục theo dõi và tối ưu hóa các mô hình để mang lại tác động kinh doanh tối ưu, cải thiện hiệu suất thông qua đánh giá liên tục và tinh chỉnh quá trình phát triển dựa trên dữ liệu thời gian thực.
• Giảm thiểu rủi ro và chi phí: Đảm bảo tính minh bạch và khả năng giải thích của AI, điều hướng các nhu cầu về quy định và rủi ro, giảm sự giám sát thủ công và ngăn chặn các mô hình sai lệch.

5. Năm điều cân nhắc

• Công bằng và Giảm sai lệch: Tích cực giám sát các mô hình đã triển khai để phát hiện những sai lệch tiềm ẩn và đảm bảo kết quả công bằng thông qua quản lý và phân tích liên tục.
• Giảm thiểu sai lệch mô hình: Phân tích hiệu suất của mô hình và chủ động cảnh báo khi xảy ra sai lệch, đề xuất các điều chỉnh để duy trì kết quả dự kiến.
• Quản lý rủi ro mô hình: Định lượng và giảm thiểu rủi ro liên quan đến hiệu suất của mô hình, đưa ra cảnh báo về hiệu suất không đầy đủ và cung cấp thông tin chi tiết về những sai lệch dai dẳng.
• Tự động hóa vòng đời: Tích hợp xây dựng, triển khai và quản lý mô hình vào quy trình làm việc dữ liệu và AI để vận hành và giám sát liền mạch. Giải thích sự phụ thuộc của mô hình để hiểu rõ ràng.
• Sẵn sàng cho nhiều đám mây: Triển khai các dự án AI trên môi trường đám mây lai, bao gồm cơ sở hạ tầng công cộng, tư nhân và tại chỗ, đồng thời củng cố niềm tin thông qua các hoạt động AI có thể giải thích được.

6. Các trường hợp sử dụng

• Chăm sóc sức khỏe: Tăng tốc chẩn đoán, phân tích hình ảnh, tối ưu hóa nguồn lực và chẩn đoán y tế. Cải thiện tính minh bạch và khả năng truy xuất nguồn gốc trong việc ra quyết định chăm sóc bệnh nhân. Hợp lý hóa quy trình phê duyệt dược phẩm với AI có thể giải thích được.
• Dịch vụ tài chính: Nâng cao trải nghiệm của khách hàng với quy trình phê duyệt khoản vay và tín dụng minh bạch. Đẩy nhanh rủi ro tín dụng, quản lý tài sản và đánh giá rủi ro tội phạm tài chính. Đẩy nhanh việc giải quyết các khiếu nại và vấn đề tiềm ẩn. Tăng sự tự tin về giá cả, khuyến nghị sản phẩm và dịch vụ đầu tư.
• Tư pháp hình sự: Tối ưu hóa quy trình dự đoán và đánh giá rủi ro. Đẩy nhanh các giải pháp bằng cách sử dụng AI có thể giải thích được về phân tích DNA, phân tích số lượng tù nhân và dự báo tội phạm. Phát hiện những sai lệch tiềm ẩn trong dữ liệu và thuật toán đào tạo.