Проблема объяснений искусственного интеллекта

Проблема с искусственным интеллектом, объясняющим искусственный интеллект заключается в том, что он часто генерирует объяснения, которые звучат правдоподобно, но на самом деле не соответствуют тому, как модель на самом деле принимает решения. Это затрудняет понимание того, почему модель делает определенные прогнозы и как ее можно улучшить.

Исследователи обнаружили, что даже небольшие изменения во входных данных могут привести к значительным изменениям в объяснениях, генерируемых ИИ. Это говорит о том, что эти объяснения могут быть ненадёжными и подвержены манипуляциям.

Кроме того, ИИ может использовать "объяснения", которые являются пост-рационализацией, а не истинными причинами принятого решения. Другими словами, модель может придумывать объяснение после того, как уже приняла решение, а не использовать объяснение для принятия решения.

Это создает серьезные проблемы для областей, где важно понимать рассуждения, лежащие в основе решений ИИ, например, в медицине и финансах. Понимание процесса принятия решений искусственным интеллектом имеет решающее значение для обеспечения его надёжности и справедливости.