XAI 的未來

Explainable Artificial Intelligence (XAI) 概念

Folkert Stijnman

ML Engineer

可解釋技術的進展

  • 複雜度提升，XAI 需求隨之增加
  • 進階的模型不可知方法
  • 視覺化工具
  • 互動式介面

論文標題截圖：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.
Explainable Artificial Intelligence (XAI) 概念

面對可擴充性的挑戰

  • XAI 技術需要大量計算
  • XAI 應能隨 AI 使用成長而擴充
  • 與雲端運算整合

呈現多個 AI 系統的圖示

Explainable Artificial Intelligence (XAI) 概念

XAI 的跨域途徑

  顯示不同背景的人共同合作的圖示

 

  • 連結 AI 與社會科學、人文學科
  • AI 研究者、倫理學家、心理學家、社會科學家共同合作
  • 納入使用者體驗（UX）設計
Explainable Artificial Intelligence (XAI) 概念

未來挑戰

  • LLM 使用量成長
  • 法規漸增，例如 EU AI Act
  • 需重視隱私、偏誤與任何 AI 系統的倫理影響

展示 AI 發展未來的圖示

1 https://artificialintelligenceact.eu/
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一起來練習吧！

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