Балансирање тачности и објашњивости: случај за једноставне, интерпретабилне АИ моделе

У 2019. години, Аппле-ово пословање са кредитним картицама суочило се са критикама када је жена добила кредитни лимит од једне двадесете величине њеног мужа. Представници Аппле-а бранили су одлуку, приписујући је „алгоритму“. Овај инцидент наглашава растући тренд непрозирних алгоритама који доносе важне одлуке, често са проблематичним исходима. Од одобрења кредита до прилагођених препорука, ови аутоматизовани алати раде без јасних објашњења, што представља ризик по поверење и безбедност корисника.

Компромис тачност-објашњивост:

Многе организације улажу у необјашњиве алгоритме, под претпоставком да нуде супериорне перформансе у поређењу са објашњивим моделима. Ова претпоставка формира перцепцију компромиса тачност-објашњивост, где се верује да већа сложеност алгоритама даје већу тачност. Међутим, ова перспектива није увек тачна.

Бела кутија против црне кутије:

Научници у области података разликују моделе вештачке интелигенције беле кутије и црне кутије. Модели беле кутије састоје се од једноставних правила или параметара које људи могу да разумеју. Насупрот томе, модели црне кутије користе бројна стабла одлучивања или милијарде параметара, што их чини неразумљивим за посматраче. Али да ли сложеност модела црне кутије увек резултира већом прецизношћу?

Разоткривање компромиса:

Свеобухватна анализа скоро 100 референтних скупова података открила је да су у приближно 70% случајева и модели црне и беле кутије постигли сличан ниво тачности. Ово истраживање, у комбинацији са другим студијама, показује да објашњиви АИ модели могу да раде једнако добро као и модели црне кутије.

Разматрања за усвајање:

Организације треба да следе неколико корака пре него што усвоје приступ црне кутије:

Подразумевано за белу кутију: Почните са моделом беле кутије и одлучите се за моделе црне кутије само ако њихов учинак знатно надмашује алтернативу беле кутије.

Упознајте своје податке: процените квалитет и врсту података који су укључени. Бучни подаци често фаворизују једноставне моделе беле кутије, док сложене апликације које укључују мултимедијалне податке могу имати користи од модела црне кутије.

Упознајте своје кориснике: Транспарентност је кључна, посебно у осетљивим случајевима коришћења. Дајте приоритет објашњивости када су правичност и процедурална правда најважнији, чак и ако се приступ црне кутије чини тачнијим.

Упознајте своју организацију: Размотрите ниво спремности организације за вештачку интелигенцију. Почните са једноставним моделима беле кутије, постепено прелазећи на сложенија решења како запослени стичу познавање и поверење.

Упознајте своје прописе: У доменима у којима се законски захтева објашњење, као што су финансије или запошљавање, модели беле кутије постају једина опција.

Објасните необјашњиво: У случајевима када су модели црне кутије неопходни, развијте проксије за белу кутију или дајте приоритет транспарентности да бисте решили питања поверења и безбедности.

Примена вештачке интелигенције захтева пажљиву равнотежу између ризика и награда. Иако не постоји универзално решење, истраживања сугеришу да једноставни модели вештачке интелигенције који се могу тумачити често раде упоредо са алтернативама црне кутије. Дајући приоритет тачности и објашњивости, организације могу да одрже поверење корисника, минимизирају пристрасности и подстакну одговорно усвајање вештачке интелигенције.