説明可能なAIが重要な理由

説明可能な人工知能（XAI）の基礎概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

AIシステム

• 予測: データを分析し、パターンを特定して予測する
  • _例_: 市場動向、健康リスク、天候パターン
• 生成: 入力に基づいてコンテンツを生成
  • _例_: テキスト、コード、画像、音声

説明可能なAI（XAI）

 

• 技術と理解のギャップ
• 透明性
• 解釈可能性
• 説明責任
• AIへの信頼

 

AIの透明性

 

 

• AIの透明性: AIの判断・予測の過程を理解・追跡できること
• 公平性と正確性を担保
• 妥当性の説明も可能にする

解釈可能性と説明責任

 

• 解釈可能性: 人がAIの判断理由を理解できる程度
• 医療など高リスク分野で重要
• 説明責任: AIの行為・判断に責任を割り当てること

AIシステムへの信頼構築

• 人は新しい自動化に不信感を抱きがち
• 理解が信頼を育む
• 人と技術の関係性

XAIが重要な理由

XAIによりAIは次を満たせます:

• 有効で説明可能
• 明確で理解しやすい
• 信頼と公平性を促進
• 人と技術の良好な関係を育む

Ayo berlatih!

説明可能な人工知能（XAI）の基礎概念