Прозрачность алгоритмов — не роскошь, а необходимый стандарт.Сегодня искусственный интеллект становится всё более важной частью нашей жизни: от рекомендаций в онлайн-магазинах до систем помощи врачам в диагностике. Но чем активнее мы используем ИИ, чем глубже алгоритмы проникают в нашу жизнь, тем острее встаёт вопрос: как доверять решениям «чёрных ящиков»?
На самом деле, практически во всех сферах мы давно используем выработанные методологии принятия решений, выполняя определённые последовательные шаги и демонстрируя их другим. Однако, когда мы автоматизируем эти процедуры при помощи ИИ, людям не всегда понятно, на основе каких «размышлений» алгоритм предлагает то или иное решение. Давайте разберём этот вопрос на конкретном примере.
На днях состоялся
круглый стол, организованный по инициативе AICA и Верховного суда Республики Узбекистан, где обсуждались вопросы внедрения ИИ в судебную систему и юридическую практику в целом. Возникало много вопросов о недоверии к решениям алгоритмов, которые, возможно, будут применяться в рекомендательных системах для принятия судебных решений. Именно здесь на сцену выходит концепция Explainable AI (XAI) — объяснимого искусственного интеллекта. Цель XAI — сделать работу алгоритмов более «прозрачной» и понятной не только для разработчиков, но и для всех вовлечённых сторон: обвиняемых, обвинителей, слушателей, судей и других участников судебных разбирательств. Почему это важно?
1) Завоевать доверие сторон. Когда мы понимаем, почему машина приняла определённое решение, мы не боимся, что алгоритм «что-то скрывает». Помимо вынесенного наказания, должно быть представлено детальное объяснение того, каким образом и на основании каких обстоятельств применялись те или иные статьи, а также какие дополнительные аспекты, упомянутые во время заседания, были учтены.
2) Добиться справедливости. Объяснимость алгоритмов помогает вовремя обнаружить предвзятость или ошибки в данных и предотвратить дискриминацию.
3) Соответствовать нормам. В условиях ужесточающегося регулирования ИИ и повышенного внимания со стороны законодательных органов возможность объяснить работу алгоритма может стать обязательным стандартом.
Рассмотрим
ещё один кейс, позволяющий наглядно увидеть важность восприятия ИИ для дальнейшего развития отраслей. Наша компания
@linkdatauz уже давно работает над моделями автоматической оценки недвижимости и других активов. Пользователь, вводя всю информацию о своём доме (например), получает актуальную стоимость имущества. Наша платформа, помимо конечной суммы, показывает, на основании каких параметров была получена эта оценка. Однако отсутствие регулирующего органа, который бы оценивал, сертифицировал или лицензировал данную модель, удерживает некоторые организации от внедрения подобных ассистентов, даже несмотря на очевидную выгоду и удобство. Как выяснилось, такие же вопросы волнуют и наших коллег из других отраслей, где современные подходы сталкиваются с традиционными методами.
Что дальше?Таким образом, будущее технологий — это не только высокоточные алгоритмы, но и уверенность людей в том, что с ними играют по честным и понятным правилам.
Иногда мы ждём, когда эти новые технологии внедрят за рубежом или когда международные организации разработают единые стандарты. Но когда речь идёт о науке о данных, модели, использующиеся в одной стране, могут значительно отличаться от моделей в другой (данные-то разные!). Поэтому всем придётся испытать эти решения на практике и выработать собственные методики.
Website |
Instagram |
LinkedIn |
Telegram |
X |
Facebook
