XAI 的未来

可解释人工智能（XAI）概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

可解释性技术的进展

  • 随着复杂性提升，对 XAI 的需求增加
  • 先进的模型无关方法
  • 可视化工具
  • 交互式界面

一篇题为"XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI?"的论文标题截图

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.
可解释人工智能（XAI）概念

应对可扩展性挑战

  • XAI 技术计算量大
  • XAI 需随 AI 使用增长而扩展
  • 与云计算集成

展示多个 AI 系统的图示

可解释人工智能（XAI）概念

XAI 的跨学科方法

  展示不同背景人群协作的图示

 

  • 连接 AI 与社会科学与人文
  • 促进 AI 研究者、伦理学家、心理学家与社会科学家协作
  • 融入用户体验（UX）设计
可解释人工智能（XAI）概念

未来挑战

  • LLM 使用增长
  • 法规趋严，如欧盟《AI 法案》
  • 需重视隐私、偏见与伦理影响

展示 AI 未来增长的图示

1 https://artificialintelligenceact.eu/
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可解释人工智能（XAI）概念

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