VentureBeat 2023/7/17 00:20:00(JST)
人工知能（AI）の進展により、さまざまな業界の企業がLLMや他の機械学習システムを導入し、業務の効率化や時間の節約を図っています。しかし、AIが意図しない結果を出す可能性があるため、AIの解釈可能性が重要です。解釈可能性は、機械学習システムの意思決定や予測の根拠を理解し、関係者が変更を行えるようにするプロセスです。これにより、予期しない動作を検出し、問題を解決することができます。しかし、現代の機械学習モデルの複雑さと不透明さにより、解釈可能性は課題となっています。
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解釈可能性は、透明性と責任を確保するために重要です。透明性は、人間のオペレーターが機械学習システムの基本的な理論を理解し、バイアス、正確性、公正性、倫理的ガイドラインへの遵守を監査できることを保証します。一方、責任は、特に自動化されたクレジットスコアリング、医療診断、自動運転などの高リスク領域において、AIの意思決定が広範囲な影響を及ぼす可能性があるため、特に重要です。
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AIの解釈可能性は、AIシステムの信頼性と受け入れを確立するのにも役立ちます。機械が行った意思決定の理由を個人が理解し、検証できる場合、その予測や回答に対する信頼が高まり、広く受け入れられることが期待されます。さらに、説明が利用可能な場合、差別やデータ使用に関する倫理的および法的な問題に対処しやすくなります。
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解釈可能性と予測性能の間にはトレードオフが存在します。高性能なモデル（例：DNN）を選択すると、システムは透明性を提供しない可能性があります。一方、よりシンプルで解釈可能なモデル（例：浅いネットワーク）を選択すると、結果の正確性が犠牲になる可能性があります。解釈可能性と予測性能のバランスを取ることは、研究者や実践者にとって課題であり、標準化された解釈技術の欠如も課題となっています。
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引用元の記事：The secret to enterprise AI success: Make it understandable and trustworthy.