Przyszłość XAI

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Postępy w technikach interpretowalności

  • Wraz ze złożonością rośnie zapotrzebowanie na XAI
  • Zaawansowane metody niezależne od modelu
  • Narzędzia wizualizacji
  • Interaktywne interfejsy

zrzut ekranu tytułu artykułu XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI?

1 Mavrepis, P., Makridis, G., Fatouros, G., Koukos, V., Separdani, M. M., & Kyriazis, D. (2024). XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI?. arXiv preprint arXiv:2401.13110.
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Wyzwania związane ze skalowalnością

  • Techniki XAI wymagają dużych zasobów obliczeniowych
  • XAI powinno skalować się wraz z rosnącym użyciem AI
  • Integracja z przetwarzaniem w chmurze

grafika przedstawiająca wiele systemów AI

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Podejścia interdyscyplinarne w XAI

  grafika przedstawiająca grupę osób z różnych środowisk pracujących razem

 

  • Połączenie AI z naukami społecznymi i humanistycznymi
  • Współpraca badaczy AI, etyków, psychologów i socjologów
  • Uwzględnienie projektowania doświadczeń użytkownika (UX)
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Przyszłe wyzwania

  • Rosnące wykorzystanie LLM
  • Coraz więcej regulacji, np. akt AI UE
  • Ważna świadomość kwestii prywatności, stronniczości i etyki w systemach AI

grafika przedstawiająca przyszłość, w której AI się rozwija

1 https://artificialintelligenceact.eu/
Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Czas na praktykę!

Koncepcje wyjaśnialnej sztucznej inteligencji (XAI)

Preparing Video For Download...