2023.09.02 2023.09.03

TEDx要約:ザ・ブラックボックスの緊急事態

marugotoyoten

ハビエル・ビアニャが「ザ・ブラックボックスの緊急事態」について語りました。この動画の要点と要約をまとめました

スピーカー

ハビエル・ビアニャ

３つの要点

要点１
ブラックボックスAIの課題は、その意思決定の過程を理解することが困難である。
要点２
解釈可能なAIは、ブラックボックスAIの問題に対する解決策を提供する。
要点３
解釈可能なAIの採用は緊急性があり、GDPRによっても要求されている。

要約

ブラックボックスAIの課題
現在のほとんどのAIは複雑なニューラルネットワークに基づいており、その意思決定の過程を理解することが困難です。この透明性の欠如は、AIの分野において重要な課題となっています。例えば、患者の酸素レベルを推定するためにAIを使用する病院では、AIが間違いをcometerた場合、その理論についての洞察はありません。同様に、CEOがAIの推奨に基づいて意思決定を行う場合、AIが特定の行動を選んだ理由を理解することができないかもしれません。これは、誰が本当に意思決定をしているのか、人間なのか機械なのかという問いを提起します。

解釈可能なAIの解決策
解釈可能な人工知能（AI）は、ブラックボックスAIの問題に対する解決策を提供します。それは、人間が理解できる透明なアルゴリズムを提唱しています。解釈可能なAIを使用することで、正確な結果を得るだけでなく、その背後にある理論も理解することができます。例えば、酸素推定の問題では、解釈可能なAIは必要な酸素量だけでなく、その推奨の理由も提供します。しかし、その利点にもかかわらず、解釈可能なAIは、既存のAIパイプラインのサイズや複雑さ、代替手段に対する認識不足などの要因により、広く採用されていません。

解釈可能なAIの緊急性
講演者は、解釈可能なAIの採用の緊急性を強調しています。彼らは、ユーザーデータの処理時に企業がその理論的なプロセスを説明する必要があると規定している一般データ保護規則（GDPR）を強調しています。しかし、重大な罰金などの潜在的な影響にもかかわらず、多くの企業はブラックボックスAIに依存し続けています。講演者は行動を求め、消費者に彼らのデータと共に使用されるAIの説明を要求するよう促しています。解釈可能なAIの採用が行われない場合、監視が不可能になり、失敗と人間とAIの両方への信頼の喪失を招く世界が訪れると講演者は予想しています。

解釈可能なAIの実現方法
解釈可能なAIを実現するために、講演者は2つのアプローチを提案しています。1つ目はボトムアップのアプローチで、ニューラルネットワークを置き換える新しいアルゴリズムの開発を含みます。2つ目はトップダウンのアプローチで、既存のアルゴリズムを改良して透明性を向上させることに焦点を当てています。講演者は、ExplainNetsというトップダウンのアーキテクチャについての自身の研究を共有しており、それはファジィロジックを使用してニューラルネットワークの自然言語による説明を生成します。彼らは、ニューラルネットワークの人間が理解できる説明が解釈可能なAIの実現への道を開くと信じています。

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