ทำไม Explainable AI จึงสำคัญ

แนวคิด Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

ระบบ AI

การทำนาย: วิเคราะห์ข้อมูล ค้นหารูปแบบ และพยากรณ์ผลลัพธ์
- ตัวอย่าง: แนวโน้มตลาด ความเสี่ยงด้านสุขภาพ และรูปแบบสภาพอากาศ
การสร้างเนื้อหา: สร้างเนื้อหาตามข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน
- ตัวอย่าง: ข้อความ โค้ด รูปภาพ และเสียง

Explainable AI (XAI)

ช่องว่างระหว่างเทคโนโลยีและความเข้าใจ
ความโปร่งใส
ความสามารถในการตีความ
ความรับผิดชอบ
ความเชื่อมั่นใน AI

หุ่นยนต์และมือมนุษย์แตะกัน

ความโปร่งใสใน AI

ภาพกระจกรถยนต์ที่มีฝ้า

ความโปร่งใสใน AI: ความสามารถในการเข้าใจและติดตามกระบวนการตัดสินใจหรือพยากรณ์ของระบบ AI
รับประกันความเป็นธรรมและความแม่นยำ
รับประกันว่า AI สามารถอธิบายและพิสูจน์ได้

ความสามารถในการตีความและความรับผิดชอบ

ความสามารถในการตีความ: ระดับที่มนุษย์สามารถเข้าใจสาเหตุของการตัดสินใจที่ระบบ AI กระทำ
สำคัญอย่างยิ่งในสาขาที่มีความเสี่ยงสูง เช่น การแพทย์
ความรับผิดชอบ: การกำหนดว่าใครรับผิดชอบต่อการกระทำและการตัดสินใจของระบบ AI

ตาชั่งแห่งความยุติธรรมในคอมพิวเตอร์

การสร้างความเชื่อมั่นในระบบ AI

ลิฟต์แบบดั้งเดิมขาวดำ

ผู้คนมักไม่ไว้วางใจระบบอัตโนมัติใหม่
ความเข้าใจช่วยสร้างความเชื่อมั่น
ความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และเทคโนโลยี

ทำไม XAI จึงสำคัญ?

XAI ทำให้ระบบ AI:

มีประสิทธิภาพและสามารถอธิบายได้
ชัดเจนและเข้าใจง่าย
ส่งเสริมความเชื่อมั่นและความเป็นธรรม
เสริมสร้างความสัมพันธ์ระหว่างมนุษย์และเทคโนโลยี

มาฝึกกันเถอะ!

แนวคิด Explainable Artificial Intelligence (XAI)

Preparing Video For Download...