AIを説明可能にするものは何か？

機械学習の成功により、人工知能（AI）アプリケーションは爆発的に普及した。今後の発展により、知覚し、学習し、意思決定し、行動できる自律的なシステムが生まれるはずだ。しかし、このようなシステムの機械は、人間のユーザーに対してその選択や行動を正当化することができないため、その有用性に限界がある。したがって、私たちが直面する問題を解決するためには、知的で自律的な共生システムを開発しなければならない。

AIは今日、医療、銀行、金融など、人々の生活に直接影響するものを含む多くの産業で応用されている。 正義も.これらの分野でのコンピュータの決定を信頼できるのであれば、その行動と決定に至った要因を正当化することを要求する。

この記事では、説明可能な人工知能（XAI）、その主要なテクニックと考え方、そしてそれらをビジネスの発展にどのように応用できるかについて説明する。

説明可能なAIとは何か？

XAIとしても知られる説明可能なAIは、モデルがどのように、そしてなぜそのように振る舞うのかを人間が理解しやすくするための一連のツールと戦略として、組織で利用されている。

XAIはそうだ：
理想的なテクニックのセット：
モデルがどのようにトレーニングされるかを理解する手助けをする。データサイエンティストが長年採用してきたベストプラクティスとガイドラインのいくつかを使用している。
モデルを構築するためのトレーニングプロセスやデータを理解することは、そのモデルを活用するかどうか、また活用しない場合の判断に役立つかもしれない。
また、モデルが遭遇した可能性のあるバイアスにも光を当てる。
デザインガイドライン：
研究者たちは、AIシステムの開発を効率化し、本質的に理解しやすくすることに集中している。
道具一式：
システムが明らかになるにつれて、それらの学習をトレーニング・モデルに組み込み、それらの学習を他の人が自分のモデルに採用できるようにする。トレーニングモデルはさらに改善される。

説明可能なAIの基本原則

米国国立標準研究所（NIST）は、次のことを定めている。 説明可能な人工知能の4原則 XAIとは何かをさらに明確にするために：

各アウトプットのエビデンス、サポート、ロジック」の必要性は、AIシステムによって満たされるはずだ。
AIシステムは、ユーザーが納得できる説明を提供しなければならない。
説明の正確さ。AIシステムが出力を生成するためにたどった方法は、説明に正確に反映されるべきである。
知識の境界。AIシステムは、それが構築された状況においてのみ機能すべきであり、その結果に十分な確信が持てない場合には、出力を出すことを控えるべきである。

説明可能なAIの例

XAIから利益を得ている分野や職種は数多くある。ここでは、XAIを使用してAIシステムを強化する主要なタスクとビジネス分野の利点をいくつか紹介する。

ヘルスケアにおけるXAI

医療業界ではAIや機械学習の活用が広がっている。 しかし、医療関係者は具体的な判断や予測の理由を説明できない。そのため、AI技術をどのような場面で活用するかには制約がある。

XAIの助けを借りて、医療専門家は、どの患者が入院を必要とする可能性が最も高いか、そしてどのようなケアが最も効果的かを判断することができる。情報が増えたことで、医師は意思決定ができるようになった。

保険におけるXAI

保険分野は大きな影響力を持つため、保険会社はAIシステムを信頼し、理解し、監査して、その可能性を最大限に引き出す必要がある。XAIを活用することで、保険会社は見積もりコンバージョンや顧客獲得の改善、生産性の向上、クレーム率の低下、効率性の向上を実現できる。

金融サービスにおけるXAI

金融分野の企業はXAIを積極的に活用している。彼らは顧客に経済的な安全、お金に関する意識、お金の管理を与えることを目的としている。

金融サービスはXAIを利用して、顧客やサービスプロバイダーに公正で偏りのない、理解しやすい結果を提供している。さらに、金融機関は様々な規制義務へのコンプライアンスを確保しながら、道徳的で公正な原則の遵守を維持することができます。

XAIは、より良い市場予測、信用スコアリングにおける公平性の保証、誤検出を避けるための盗難に関連する特徴の特定、AIの偏りやエラーによって発生する可能性のある費用の削減など、いくつかの点で金融セクターを支援する。

結論

消費者や意思決定者は、機械学習による予測分析を使ってモデルがどのように判断を下すのかを理解しなければならない。同様に、組織はブラックボックス化したモデルに盲目的に依存することを避けるために、AIがどのように判断を下すのかを理解しなければならない。説明可能なAIは、ディープラーニング、ニューラルネットワーク、機械学習アルゴリズムに対する人間の理解と説明を助けることができる。これは、倫理的で責任あるAIを確立するための必要条件のひとつである。