AIを説明可能にするものは何か？

Artificial intelligence (AI) applications have exploded due to machine learning's success. Future developments should result in autonomous systems that can perceive, learn, make decisions, and act. However, the incapacity of these systems' machines to justify their choices and behaviors to human users limits their usefulness. Therefore, we must develop intelligent, autonomous, and symbiotic systems to meet the issues we face.

AI is applied in many industries today, including those that directly affect people's lives, like healthcare, banking, and 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 is:
A Set of ideal techniques:
To assist others in understanding how a model is trained. It uses some of the best practices and guidelines that data scientists have employed for years.
Understanding the training process and the data used to build a model might help us decide whether to utilize it and when not.
It also sheds light on any potential biases the model may have encountered.
A set of design guidelines:
Researchers are concentrating more on streamlining the development of AI systems so that they are intrinsically simpler to comprehend.
A set of tools:
By incorporating those learnings into the training models as the systems become clearer and making those learnings available to others for adoption into their models. The training models can further be improved.

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：

The "evidence, support, or logic for each output" need should be met by an AI system.
An AI system ought to offer its users explanations they can follow.
Explanation precision. The AI system's method followed to produce the output should be accurately reflected in the explanation.
Boundaries to knowledge. An AI system should only function in the circumstances it was built and should refrain from producing an output when it is not sufficiently confident in the outcome.

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。