可解释人工智能的重要性

可解释人工智能（XAI）概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

AI 系统

• 预测：分析数据，识别模式并进行预估
  • _示例_：市场趋势、健康风险、天气模式
• 生成：基于用户输入生成内容
  • _示例_：文本、代码、图像、声音

可解释人工智能（XAI）

 

• 技术与理解的鸿沟
• 透明性
• 可解释性
• 责任追究
• 对 AI 的信任

 

AI 的透明性

 

 

• AI 的透明性：能够理解并追溯 AI 如何做出决策或预测
• 确保公平与准确
• 也确保可辩护性

可解释性与责任追究

 

• 可解释性：人类能在多大程度上理解 AI 决策的原因
• 对医疗等高风险领域至关重要
• 责任追究：明确 AI 行为与决策的责任归属

构建对 AI 系统的信任

• 人们往往不信任新的自动化方案
• 理解带来信任
• 人与技术的关系

为何需要 XAI？

XAI 使 AI 系统能够：

• 有效且可辩护
• 清晰且可理解
• 促进信任与公平
• 促进人与技术的良性关系

让我们来练习！

可解释人工智能（XAI）概念