説明可能な人工知能は、大規模な実装を成功させるための鍵です。
説明可能なAIの側面のいくつかを次に示します。
説明
システムは、すべての出力の証拠または理由を提供します。
有意義
システムは、個々のユーザーが理解できる説明を提供します。
説明精度
この説明は、出力を生成するためのシステムのプロセスを正しく反映しています。
知識の限界
システムは、設計条件またはシステムが出力に十分な信頼度に達した場合にのみ動作します。
IP分析は、豊富なラージテキストデータや複数の相互接続などの複数の要因により、AIシステムの優れたユースケースとして常に考えられてきました。
ただし、業界での大規模な採用には、次のものが必要です。
- 透明性
- 説明可能性
- バイアスの欠如
