AI 的可解释性和安全性息息相关,在介绍概论时就提到,虽然 AI 在各种工作中都取得了非常好的表现,但是其背后的工作原理仍然并不明晰。这使得 AI 技术对使用者而言经常是一个黑盒的状态在运行,我们无法理解整个模型、并理解每个决策背后的原因。就像 ChatGPT,从用户给出一个 prompt 作为输入,到 ChatGPT 给出回答...
这项研究提供了一个结构化的叙述,通过XAI的三个目的和四个不同阶段的数据挖掘来分类和阐明当前XAI方法,并强调了XAI揭示数据中更深层次洞察的能力,这对AI驱动的科学和医学等领域具有重大意义。 图1 可解释性AI作为一种用于解释、影响和洞察的数据挖掘方...
2. 解释性AI的分类 可解释性可以从多个维度来考虑: 可解释性 vs 可理解性:可解释性通常指通过后处理方法使复杂模型变得可解释,而可理解性更侧重于构建本身就易于解释的模型。 内生解释 vs 后处理解释:内生解释指的是模型本身就具有解释性,如决策树、线性回归等;后处理解释则是对训练好的模型进行分析和解释。
可解释性人工智能拥有众多的解释性目标。但是由于可解释性的范围太过于广泛,不同的应用场景下所需要解释的内容不一样,甚至针对不同的用户受众所要解释的内容也不同,因此目前XAI领域没有一个统一的评判标准体系。但是文献[2]中对XAI相关工作中用到的评判指标做了总结统计,按...
译者按:大模型火了之后,我越来越觉得AI或许能先一步揭开认知科学的奥秘。当不同系统中涌现出了相同的认知功能,何不大胆猜测它们或许具有类似的机制呢。AI可解释性在研究的层面上相比神经科学有得天独厚的优势,它或许会给神经科学研究带来巨大的助益。早在三年前,Anthropic的联合创始人Christopher Olah已经论述过了这些...
▪可解释性AI的定义 1.可解释性AI是指能够理解和解释AI系统决策过程的技术和方法。2.可解释性AI致力于使AI系统的输出和决策过程对人类用户更加透明和可理解。3.通过可解释性AI，用户可以更好地理解AI系统的功能和限制，从而更加有效地使用和控制这些系统。▪可解释性AI的重要性 1.提高AI系统的透明度和可信度...
从财务角度来看，可解释性也是有意义的。利用人工智能系统为公司的销售和营销工作推荐特定方案时，你可能想知道其推荐理由。而决策者要对方案负责，所以必须清楚采取该方案的原因。这对于实体企业和金融企业都具有重要意义，尤其是在金融市场，一个错误的决策会让公司损失惨重。人们需要可解释AI的原因来自不同的学科和...
“我们建议可解释AI的最终用户，包括临床医生、立法者和监管机构，要意识到当前存在的可解释AI的局限性。我们认为，如果希望确保人工智能系统能够安全可靠地运行，那么重点应该放在严格和彻底的验证程序上。”Ghassemi、Oakden-Rayner和Beam得出了一个有点违反直觉的结论，即医生不应该专注于解释，而应该关注AI的作用效果，...
人工智能(AI)和机器学习(ML)模型如今变得越来越复杂，这些模型产生的输出是黑盒——无法向利益相关者解释。可解释性人工智能（XAI）旨在通过让利益相关者理解这些模型的工作方式来解决这一问题，确保他们理解这些模型实际上是如何做出决策的，并确保人工智能系统中的透明度、信任度和问责制来解决这个问题。本文探讨了各种...
如你所见，一个人工智能开发人员依靠传统算法而非深度学习模型的损失良多。所以，我们看到越来越多的精确模型与日俱增，而其可解释性却越来越低。但是，我们需要可解释性更甚于以往。越来越多的人工智能系统被应用于某些敏感领域 还记得以前人们在战争中使用真刀真枪吗。是的，一切都在改变，远超你的想象。智能AI...