설명 가능한 AI (XAI) : 신뢰할 수있는 미래를 형성합니다

소개

인공 지능 (AI)은 미래의 개념에서 모든 주요 산업의 실제 강국으로 발전했습니다. 그러나 우리는 AI에 점점 더 의존하여 삶, 생계 및 법률에 영향을 미치는 결정을 내릴 때 한 가지 문제가 크게 나타납니다. 설명 가능한 AI (XAI)는이 도전에 대한 혁신적인 반응입니다. Xai는 AI 모델 결정을 인간에게 투명하고 이해할 수 있도록하는 방법과 도구 제품군을 포함합니다. AI가 더 이상 선택 사항이 아니라 기본적으로 설명하는 세상에서는 설명이 단순한 기능이 아니라 필수입니다.

AI 솔루션에 설명 가능성을 포함하는 조직은 무결성, 책임 및 사용자 중심 혁신에 대한 강력한 헌신을 보여줍니다. AI 기반 가제트는 다양한 객체를보고 이해할 수 있습니다. 사람들이 말하고 정보를 수집하고 자신이 겪는 일을 배울 수있는 것을 올바르게 해석하고 응답 할 수 있습니다. 또한 사용자와 전문가 모두에게 양질의 지침을 제안 할 수 있습니다. 또한 사람들이 일반적으로하는 일을 돌보고 스스로 결정을 내릴 수 있습니다 (예는 스스로 운전하는 자동차입니다).

생성 AI라고도하는 Gen AI를 사용하는 것은 2024 년에 대부분의 연구원과 헤드 라인의 주요 초점이었습니다. 생성 AI 도구로 뛰어 들기 전에 머신 러닝 (ML)과 딥 러닝을 아는 것이 필수적입니다.

간단히 말해서, XAI는 사용자가 AI/ML 알고리즘이 결과에 어떻게 도달하는지 이해하는 단계를 제공합니다. 이 기사에서는 XAI를 다루며 기능과 다양한 다른 주제를 표시합니다. 많은 전통적인 기계 학습 모델은 편견과 불공평 한 문제가 있습니다. 결과적으로,이 모델들은 누구에게나 불공평하게 행동하고 그들의 공정성과 공정성을 약화시킬 수 있습니다. 설명 가능한 AI의 기원은 인공 지능 시스템이 투명하고 이해할 수있는 것이 중요해 졌을 때 기계 학습 초기 세계에서 발견됩니다. AI 방법이 등장하는 방법은 다른 분야와 작업에서 사용되는 명확하고 유용한 AI 접근법의 생성을 지원했습니다.

설명 가능한 AI 란 무엇입니까?

이름에서 알 수 있듯이 Xai는 AI/ML 모델이 제공하는 것을 이해하기 위해 만들어진 일련의 접근 및 시스템입니다. 머신 러닝 연구가 시작된 이래로 특정 모델이 특정 결정을 내리는 방법과 이유를 이해하는 것이 필수적이되어 설명 가능한 AI의 아이디어로 이어졌습니다. 이러한 기원의 배경은 다양한 분야에서 많은 이점을 제공하는 다양한 설명 가능한 AI 기술의 창조에 영감을주었습니다.

XAI는 기계 학습을 허용하여 결과를 사람들에게 이해할 수 있도록하는 방법과 알고리즘을 포함합니다. 설명 가능한 AI는 기계 학습에 대한 지방, 공정성, 책임 및 투명성 접근의 주요 측면을 형성하며 종종 딥 러닝과 함께 고려됩니다. AI와의 사람들의 신뢰를 얻기위한 조직은 XAI를 사용하여 도움을 줄 수 있습니다. Xai는 AI 시스템이 어떻게 행동하는지 이해하고 AI와 함께있을 수있는 문제를 찾는 데 도움이됩니다.

설명 가능한 ai의 기원

기계 학습 연구가 시작되는 동안 과학자와 엔지니어는 데이터를 사용하여 예측을 배우고 만들 수있는 알고리즘을 만들기 시작했습니다. 머신 러닝 알고리즘이 더욱 발전함에 따라 설명 가능한 AI가 간단한 방식으로 설명하고 이해하는 것이 중요해졌습니다.

설명 가능한 AI에 대한 Judea Pearl의 중요한 초기 기여는 인과 관계를 기계 학습에 가져오고 모델의 결과 예측에서 어떤 요소가 중요한 역할을하는지 강조하는 방법을 제안했습니다. 이 연구는 오늘날의 탐색 가능한 AI 방법을위한 기반을 만들었고 개방적이고 해석 가능한 기계 학습을 허용했습니다.

Lime (로컬 해석 가능한 모델 공유 설명)은 이해하고 해석하기 쉬운 기계 학습 모델을 구축하는 프로세스를 도입하는 데 도움이되었습니다. 이 접근법을 통해 모델의 예측과 관련하여 어떤 요소가 가장 중요한 요인을 발견하기 위해 모델을 더 작은 규모로 추정합니다. 이는 많은 설정에서 사용됩니다.

설명 가능한 AI의 이점

• 개선 된 의사 결정 : 설명 가능한 AI는 의사 결정을 돕고 개선 할 수있는 중요한 통찰력과 사실을 제공합니다. 예를 들어, 모델이 예측할 때 설명 가능한 AI는 어떤 요소가 가장 중요한지, 최상의 결과를 위해 집중 해야하는 위치를 알려줄 수 있습니다.

 

• 신뢰와 수용 증가 : 설명 가능한 AI 때문에 더 많은 사람들이 기계 학습 모델을 받아 들일 수 있습니다. 전통적인 모델은 종종 모호하고 신비 롭기 때문입니다. 더 많은 신뢰와 수용으로 기계 학습 모델에 대한 더 빠른 섭취가있을 것이며 유용한 통찰력과 혜택이 여러 도메인에 나타납니다.

 

• 위험과 부채 감소 : 설명 가능한 AI 사용은 기계 학습 모델과 관련된 위험과 부채를 낮추고이 기술의 윤리적 및 규제 부분에 대해 생각할 수있는 구조를 제공합니다. 머신 러닝은 위험과 책임을 줄임으로써 도전을 제한하고 다양한 영역과 용도로 가치를 가져올 수 있습니다.

전반적으로 설명 가능한 AI를 유용하게 만드는 것은 비전문가가 이해하기 간단한 기계 학습 모델을 만들 수 있다는 것입니다. 여러 영역과 응용 프로그램 에서이 가치를 목격 할 수 있으며 많은 유용한 결과를 가져올 수 있습니다.

설명 가능한 AI는 어떻게 작동합니까?

설명 가능한 AI의 디자인은 AI 시스템을 투명하고 이해할 수있는 특정 방법을 기반으로합니다. 설명 가능한 AI 아키텍처는 세 가지 주요 부분으로 구성됩니다.

• 기계 학습 모델 : AI 작동 방식을 설명하기 위해 데이터를 AI가 사용하는 계산 및 방법에 연결하는 기계 학습 모델에 의존합니다. 감독, 감독 또는 강화를 포함한 다양한 머신 러닝 접근법은이 구성 요소의 일부가 될 수 있으며 의료 이미징, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전 분야에 가치를 제공 할 수 있습니다.

 

• 설명 알고리즘 : 설명 알고리즘을 통해 설명 가능한 AI는 사용자에게 데이터의 측면이 가장 중요하고 모델의 출력에 기여할 수 있습니다. 기능 중요성, 속성 및 시각화와 같은 접근 방식을 다루므로 사용자가 기계 학습 모델 기능에 대해 더 많이 알 수 있습니다.

 

• 인터페이스 :이 인터페이스는 설명 알고리즘에서 사용자에게 통찰력과 정보를 제공하는 도구입니다. 웹 페이지, 모바일 앱 및 비주얼과 같은 다양한 사용 가능한 정보에 따라 다르므로 사용자가 설명 가능한 AI 시스템의 결과를 쉽게보고 상호 작용할 수 있습니다.

오늘날의 AI 환경에서 설명 가능한 AI가 필수적인 이유는 무엇입니까?

전통적인 기계 학습 모델이 항상 설명하고 이해하기 쉬운 것은 아니므로 설명 가능한 AI의 이유는 분명합니다. 그들은 그들이받는 데이터로부터 예측을하지만 그들의 추론은 누구에게도 명확하지 않습니다. 기존의 기계 학습 모델은 명확하지 않기 때문에 많은 문제와 장애물을 초래할 수 있습니다.

전통적인 기계 학습 모델의 심각한 문제는 투명성이 부족하고 종종 신뢰하기가 어렵다는 것입니다. 이 모델은 복잡하고 불분명하기 때문에 사람들이 자신의 예측에 어떻게 도달하는지 알기가 어렵습니다. 이 모델에 대한 신뢰 나 이해가 없다면 많은 사람들이 그들을 사용하고 의존하지 못하게 할 수 있습니다.

설명 가능한 AI라는 아이디어는 일반적인 기계 학습 방법에 종종 문제가 있고 신뢰할 수있는 투명한 모델이 필요하기 때문에 진화했습니다. 이 방법은 이러한 문제를 처리하고 사람들이 사용하는 모델을 설명하고 신뢰할 수 있도록 설계되었습니다.

AI 모델은 특히 개발자조차도 종종 해석하기 위해 노력하는 딥 러닝 및 변압기 기반 아키텍처의 상승으로 복잡해졌습니다. 이 불투명도는 심각한 윤리적 및 운영 문제를 제기합니다.

• 윤리적 영향 : AI 시스템이 생명을 바꾸는 실수를 할 때 누가 책임을 져 있습니까?

 

• 법적 문제 : 의사 결정이 설명 할 수없는 경우 개인 정보 보호법 및 공정성 규정 준수를 어떻게 증명합니까?

 

• 신뢰 격차 : 스스로 설명 할 수없는 시스템의 결정을 신뢰 하시겠습니까?

 

설명 가능한 AI는 이러한 모든 문제 등을 다룹니다. AI 시스템을보다 투명하게 만들어

XAI는 고품질의 의사 결정, 더 쉬운 디버깅 및 더 나은 사용자 경험을 허용합니다. 그것

책임있는 AI 배포를 촉진하여 윤리적 AI 개발의 초석으로 만듭니다.

Xai의 부상을 불러 일으키는 최고의 트렌드

• 전 세계의 강화 규정 : 규제 기관은 특히 의료, 금융 및 보안과 같은 위험이 높은 결정을 내리는 부문에서 AI 설명에 대한 요구 사항을 도입하고 있습니다. 예를 들어, EU AI Act는 특정 범주의 AI 시스템에서 투명성과 해석 성을 명시 적으로 요구합니다.

 

• 경쟁력있는 차별화 요소로서의 윤리 AI의 상승 : 설명에 투자하는 조직은 고객과 파트너에 의해 더 호의적으로보고 있습니다. 윤리적 AI는 단순한 도덕적 입장이 아니라 브랜드 자산입니다.

 

• 공정하고 편견이없는 의사 결정에 대한 수요 : XAI 도구는 교육 데이터 세트 또는 모델 동작에서 편견 패턴을 식별하여 사전 바이어스 완화를 가능하게합니다.

 

• 소비자 및 이해 관계자 인식 : 오늘날의 사용자는 환자, 직원 또는 고객이든 AI 시스템이 특정 결론에 도달 한 이유를 알고 싶어합니다. 투명성은 참여를 이끌어냅니다.

 

• 해석이 필요한 복잡한 모델의 증가 : 심부 신경망과 같은 간단한 결정 블랙 박스 모델에서의 전환으로 인해 해석 기능을 통합하는 시급함이 향상되었습니다.

 

• MLOPS 파이프 라인과의 통합 : MLOPS (Machine Learning Operations) 워크 플로에서 설명 가능성이 점차 표준 레이어가되어 ML 라이프 사이클의 해석 성을 자동화하는 데 도움이됩니다.

 

• 자연어 설명의 발전 : 새로운 방법은 이제 자연 언어로 인간이 읽을 수있는 설명을 생성하여 비 기술적 사용자가보다 쉽게 ​​접근 할 수 있도록합니다.

 

• 인간 -AI 협업에서의 역할 증가 : 설명 가능한 AI는 인간이 기계가 내린 결정을 확인하거나 무시할 수있는 상황 정보를 제공함으로써 공동 작업 환경을 향상시킵니다.

설명 가능한 AI의 핵심 기술 및 접근

• LIME (로컬 해석 가능한 모델 비수성 설명) : 라임은 주로 문제의 데이터 주변의 방법을 더 잘 설명하고 모델의 결과에서 가장 중요한 것을 보여주는 데 도움이됩니다. 파이썬을 사용하면 라임 패키지를 사용하여 라임을 적용합니다. 라임 설명을 만들고 공부하는 데 도움이되는 여러 기능이 있습니다. 그것은 개별 예측을 설명하기 위해 모델 동작의 로컬, 선형 근사치를 제공합니다.

 

• SHAP (Shapley Additive Deciplanations) : Shap은 게임 이론에서 Shapley 값을 가져 와서이를 사용하여 알고리즘의 예측에 가장 중요한 것을 설명합니다. Python을 사용하는 경우 SHAP 패키지를 활용하여 SHAP 설명을 생성하고 결과를 검사 할 수 있습니다. 협력 게임 이론을 기반으로 SHAP는 각 기능을 최종 예측에 기여하는 값을 할당합니다.

 

• ELIS : ELI5를 사용하면 누구나 이해할 수있는 언어를 사용하여 모델 예측 뒤에 가장 중요한 영향에 대한 명확한 설명을받습니다. Python에서 ELI5를 사용하려면 ELI5 패키지를 사용하여 모델 및 코드의 해석을 자동화하기위한 리소스 세트를 제공하므로 사용하십시오.

 

• 주의 메커니즘 및 Saliency Maps : 특히 NLP 및 이미지 분류에서 유용한 입력 데이터의 어떤 부분이 결과에 가장 영향을 미쳤는지 시각화합니다.

 

• 반반 설명 : 입력 데이터의 작은 변경이 모델의 출력을 변경하는 방법을 보여주는 가상 시나리오를 제공합니다.

 

• 인과 추론 모델 : 상관 관계를 넘어서 인과성을 암시하고, 특히 의료 및 과학 연구에서 해석 성을 향상시킵니다.

 

• 통합 그라디언트 및 Deeplift : 귀속 방법은 신경망을 통해 예측을 추적하여 딥 러닝 모델에 대한 설명을 허용합니다.

설명 가능한 AI의 산업 응용

의료

• 진단, 치료 권장 사항 및 위험 평가에서 XAI는 의사가 AI 생성 출력을 이해하고 신뢰할 수 있도록합니다.

 

• 또한 제약 연구원들이 AI 기반 약물 발견 모델을 검증하여 분자 선택의 투명성을 보장하는 데 도움이됩니다.

 

• 또한 데이터 및 과거 사례에 따라 최고의 의료 솔루션을 선택하는 데 도움이됩니다. X-ray, MRI 및 CT 스캔 이미지에서 특이한 영역을 찾는 기능.

 

• 당뇨병이나 심부전과 같은 지속적인 질병에 걸릴 위험이있는 환자를 찾도록 환자를 선별합니다.

금융 서비스

• 사기 탐지에서 대출 승인에 이르기까지 XAI는 규정 준수 요구 사항을 충족하고 고객 신뢰를 구축하기위한 투명성을 제공합니다.

 

• 보험 회사는 XAI를 사용하여 규제 기관 및 고객에게 프리미엄 가격 결정을 정당화하고 있습니다.

 

• 신용 기록, 수입, 소득 및 상환을 포함한 부채를 포함한 요소를 강조하면서 신청자의 신용도를 판단하기 위해 인공 지능에 의존합니다.

 

• 또한 시장 동향, 역사적 데이터 및 경제 지표에 따라 실시간으로 구매 또는 판매시기를 결정함으로써 거래에 도움이됩니다.

 

• AI는 또한 고객이 투자를 관리하고 투자 목표, 위험 허용 오차 및 시장 분석을 기반으로 개인화 된 전략을 세우는 데 도움이됩니다.

법 집행 및 공공 안전

• 예측 정책 또는 감시에 사용되는 AI 모델은 시민의 자유를 존중할 수 있도록 생산량을 설명해야합니다.

 

• 사법 시스템에서 XAI는 선고 및 가석방 결정에 사용되는 예측 위험 평가 도구를 검증하도록 도와줍니다.

 

• 피고가 다시 해를 끼치거나 도망 치는 위험에 중요성을 부여하는 데 도움이됩니다.

 

• AI Technology는 가장 가까운 또는 최악의 파견 단위로 긴급 통화를 분류하고 보냅니다.

 

• 디지털 증거를 쳐다보고, 범죄 조각을 모으거나 용의자 프로필을 짓는 것. 일부 디지털 활동이나 패턴이 케이스에 어떻게 연결되어 있는지 보여줍니다.

제조 및 산업 자동화

• 예측 유지 보수 및 품질 관리에서 설명 가능한 시스템은 엔지니어가 이상을 신속하게 해결하는 데 도움이됩니다.

 

• 로봇 공학 및 프로세스 제어 시스템은 XAI를 사용하여 특정 프로세스 조정이 이루어진 이유를 더 잘 해석합니다.

 

• 올바른 온도, 속도 및 압력 설정을 설정하여 수율을 높이거나 폐기물의 양을 낮추는 것과 같은 생산 매개 변수 조정.

 

• 필요한 금액을 예상하고, 재고를 제어하고, 리드 타임, 역사적 트렌드 및 공급 업체 신뢰성과 같은 다양한 요인을 기반으로 배송하는 가장 좋은 방법을 찾는 것.

 

• 로봇은 공장 바닥 탐색 또는 조립 공연, 용접 또는 포장과 같은 작업을 수행합니다.

인적 자원

• AI 중심 채용 도구는 공정한 후보 평가를 보장하고 차별을 피하기 위해 설명 가능성이 필요합니다.

 

• XAI는 내부 프로모션 및 성능 분석을 돕고 객관성과 다양성 목표에 대한 준수를 보장합니다.

 

• 모든 직원이 얻는 모든 생산성, 행동 및 결과의 결과를보고 추적하여 높은 경영진이 결정을 내리고 피드백을 제공하는 데 도움이됩니다.

 

• 동료 등급, 임기 및 성과에 따라 급여, 상 및 발전에 대한 하이킹에 대한 결정에 관여합니다.

 

• AI는 근로자 수를 계획하고 조직의 팀을 수정하는 데 사용됩니다.

 

• 역할의 중복을 줄이는 방법, 더 많은 직원을 고용 할 때 또는 팀을 가장 잘 관리하는 방법과 같은 주제를 다룹니다.

마케팅 및 고객 경험

• 고객 세분화 및 추천 논리를 이해하면 회사가 개인화를 미세 조정할 수 있습니다.

 

• 광고에서 XAI는 마케팅 담당자가 속성 모델을 이해하고 크로스 채널 캠페인을 최적화하도록 돕고 있습니다.

 

• AI는 고객과 의사 소통하기 위해 특정 시간, 중간 및 텍스트를 알아냅니다.

 

• 리뷰, 설문지 및 소셜 미디어에서 대화를 통해 고객이 생각하는 것을 평가합니다.

 

• 지원, 판매 및 서비스와 같은 분야의 고객을위한 자동 도구를 포함합니다.

설명 가능한 AI 원칙

XAI 원칙은 사람들이 쉽게 설명하고 이해할 수있는 기계 학습 모델을 만들고 사용하기위한 지침과 권장 사항을 제공합니다. 이러한 원칙을 사용하면 XAI가 윤리적이고 책임감있게 행동 할 수 있으며 여전히 많은 분야에서 유용한 정보를 제공 할 수 있습니다. 일부 원칙은 다음과 같습니다.

• 투명성은 사용자에게 모델 예측의 주요 원인에 대한 지식을 제공 할 것으로 예상됩니다. 투명 해지면 XAI의 수용을 증가시키고 많은 영역에 유용한 지식과 결과를 가져올 수 있습니다.

 

• 해석 성 : 사람들은 Xai가 생산 한 통찰력을 이해하고 사용할 수 있어야합니다. 이러한 종류의 모델을 이해할 수 있다는 것은 일반 머신 러닝 모델의 한계를 해결하고 많은 중요한 영역에서 가치를 추가하는 데 도움이됩니다.

 

• 책임 : XAI는 기계 학습의 법적 및 윤리적 문제를 관리하기위한 일련의 규칙을 작성해야합니다. Xai는 책임감을 높이면 많은 영역과 응용 프로그램에서 유용한 정보와 혜택을 제공 할 수 있습니다.

일반적으로 XAI는 사람들이 쉽게 이해할 수있는 기계 학습 모델을 구축하고 구현하는 데 도움이되는 일련의 조언을 말합니다. XAI를 적절하게 사용하고 여러 도메인과 용도로 통찰력과 장점을 제공하도록 도와줍니다.

설명 가능한 AI 생태계의 주요 플레이어

Google AI

Google에는 의약품 영상, 가공 언어 및 컴퓨터 비전을 포함하여 다양한 용도로 설명 가능한 AI가 포함됩니다. 다시 말해, 설명 가능한 AI를 사용하여 Dall-E는 텍스트 설명을 취하고 이미지를 생성 할 수 있으며 모델의 예측에 가장 큰 요소가 가장 큰 요소를 보여줍니다.

• 연구에 적극적으로 기여하고 TCAV 및 모델 해석 가능성을위한 What-IF 도구와 같은 도구를 제공합니다.

IBM WATSON

• AI 스위트 내에서 고급 설명 기능을 제공하여 비즈니스 응용 프로그램의 투명성을 촉진합니다.

 

• Watson 서비스에 사용되는 모델에서 편향을 자동으로 발견하고 시정 조치를 취합니다.

 

• 주요 XAI 방법과 다양한 사용자 정의 버전을 보여주는 연구를위한 툴킷.

 

• 모델의 구축, 훈련 및 결말로 시작하여 전체 프로세스를 지원할 수있는 플랫폼.

Microsoft Azure AI

Microsoft는 의료 이미징, 자연어 처리 및 컴퓨터 비전에서 설명 가능한 AI에 의존합니다. Microsoft의 설명 가능한 부스트 머신 접근 방식은 설명 가능한 AI를 사용하여 모델 예측에 가장 큰 영향을 미치는 기능을 강조합니다. 그렇게함으로써 모델의 동작 내에서 편견을 쉽게 식별하고 처리 할 수 ​​있습니다.

• 공정성, 책임 및 해석 가능성을 책임있는 AI 대시 보드에 통합합니다.

피들러 ai

• 스타트 업은 사용 사례에 대한 모델 모니터링 및 실시간 설명에 중점을 둡니다.

 

• Fiddler AI를 사용하면 더 나은 모델 투명성과 더 큰 운영 효능을 달성하는 데 도움이됩니다.

 

• 또한 고객 데이터를 보호하면서 지역 간 ML 및 LLM 응용 프로그램을 모니터링하고 향상시킵니다.

 

• 이 소프트웨어는 AI 진단 및 위험 예측을 지원하기 때문에 의료에 중요합니다. 의료에 AI를 사용할 때는 모델이 명확하고 신뢰할 수 있도록합니다.

H20 일체 포함

• 강력한 자동 자동 도구와 함께 해석 가능한 모델을 제공합니다.

 

• 사용자와 이해 관계자가 모델의 선택을 이해하여 신뢰를 얻는 데 도움이됩니다.

 

• 자동화 된 프로세스 작동 방식을 설명하여 GDPR 지침을 따라갈 수 있습니다.

 

• 자동화 된 문서 및 해석 성을 통해 모델을 구축하고 확인하는 것이 훨씬 쉽습니다.

 

• 바이어스 감지 도구를 사용하면 모델이 모든 그룹에 대해 동일한 유형의 결정을 내릴 수 있습니다.

DARPA

• 미국 국방 고급 연구 프로젝트 기관은 학업 및 상업용 XAI 프로젝트를 지원합니다.

 

• AI는 주요 운영에 사용되는 AI 기반 시스템에 대한 투명성을 제공함으로써 방어 및 군인에게 도움을줍니다.

 

• AI는 의료 팀이 환자에게 도움이되는 XAI 기술을 추가하여 AI가 어떻게 예측하는지 이해하도록함으로써 건강 관리를 돕습니다.

 

• AI는 결정을 설명하고 분석가가 보안 사고를 제대로 찾아서 응답하는 모델을 사용하여 사이버 보안을 돕습니다.

 

• AI는 자율 주행 차량과 드론이 보호 및 다음 규정에 필수적인 작업을 설명 할 수 있도록 자율 시스템을 도와줍니다.

Datarobot

• 엔터프라이즈 클라이언트를위한 설명 가능성 대시 보드와 머신 러닝 자동화를 혼합합니다.

 

• Datarobot의 XAI 기능 은행에 특정 대출 결정 사례가 왜 이루어지는지를 설명하여 금융 서비스의 규제 정책을 고수합니다.

 

• 설명 도구를 설명 덕분에 의료진은 모델이 예측하는 것을 이해할 수있어 결과를 신뢰하고 의료 서비스에 대한 적절한 결정을 내릴 수 있습니다.

 

• 예측 유지 보수에는 장비가 오작동하는 원인을 파악하여 문제를 조기에 처리하고 제조의 휴식과 비용을 피할 수 있습니다.

 

• Datarobot의 XAI를 통해 개인은 사이트와 같은 부동산의 평가, 그것이 얼마나 큰지 및 제공하는 기능에 영향을 미치는 것에 어떤 영향을 미치는지 이해할 수있어 부동산에서 가격을 설정하는 방법을 개선 할 수 있습니다.

Zest ai

• 의사 결정 프로세스를 자동화하여 운영 효율성이 증가합니다. 당신은 매번 더 나은 속도와 동일한 결과를 얻습니다.

 

• 공정 대출 법의 지침에 대한 존중을 장려합니다.

 

• 대출 결정을 내리는 사람들은 채권자에게 자신이 선택한 이유를 명확하게 설명 할 수 있습니다.

 

• 설명 가능한 기계 학습을 사용하여 투명한 신용 점수 시스템에 중점을 둡니다.

카이로스

• 설명 기능 기능을 갖춘 얼굴 인식 및 정체성 관리 시스템을 전문으로합니다.

 

• Kairos Research는 Kansas State University와 함께 딥 러닝 시스템의 작업을 설명하는 새로운 방법을 만들기 위해 미국 공군으로부터 2 단계 계약을 받았습니다.

 

• Kairos Technologies에서는 AI 모델 테스트가 설명 가능성에 중점을 두는 것이 제공됩니다. 목표는 AI 모델이 안전하고 이해하기 쉽고 회사가 목표를 달성하도록 돕는 것입니다.

pymetrics

• 신경 과학 기반 게임과 XAI를 사용하여 공정한 채용 알고리즘을 보장합니다.

 

• 향상된 투명성 : 프로세스에 대해 배우면 후보자와 채용 담당자 모두가 신뢰할 수 있다고 느낄 수 있습니다.

 

• 공정성 향상 : 정기적으로 프로세스를 확인하고 모든 후보자에게 동등한 기회를 제공하는 공정한 데이터 지원을 사용합니다.

 

• 객관적인 평가 : 게임 화 된 활동을 통해 Pymetrics는 후보자의 잠재력을보다 객관적으로 볼 수 있습니다.

지역 통찰력

북아메리카

• 미국은 XAI 연구, 구현 및 시작 활동을 지배합니다.

 

• 책임있는 AI 연구를위한 연방 기금이 증가하고 있습니다. MIT 및 스탠포드와 같은 대학은 윤리적 AI 프레임 워크를 이끌고 있습니다.

 

• 캐나다는 특히 몬트리올과 토론토의 주요 AI 윤리 센터와 이니셔티브의 본거지이며 학계 및 업계에서 Xai를 장려합니다.

유럽

• 개척 AI 규제의 본거지. Xai는 특히 Fintech, Medtech 및 Edtech 스타트 업에서 제품 개발에 점점 더 포함되어 있습니다.

 

• 영국과 독일은 National AI Governance 프레임 워크의 일환으로 설명 툴킷을 이끌고 있습니다.

아시아 태평양

• 일본과 한국은 AI 채택을 인간 중심의 디자인과 혼합하고 있습니다. 중국은 또한 얼굴 인식 및 감시 기술에서 해석 가능한 AI를 향해 추진하고 있습니다.

 

• 인도는 금융 포용, 공중 보건 및 교육 기술에 대한 XAI에 대한 강력한 관심을 목격하고 있습니다.

라틴 아메리카 및 아프리카

• 신흥 시장은 정부 지원 핀 테크 혁신 허브와 글로벌 기관과의 연구 협력을 통해 XAI를 탐색하고 있습니다.

 

• 브라질과 케냐는 사회 복지 및 농업에서 AI의 책임있는 배치를 보장하기 위해 Xai에 참여하고 있습니다.

사실과 인물

• 최근 Forrester 보고서에 따르면 AI 프로젝트 실패의 78%가 Xai가 해결할 수있는 AI 시스템에 대한 신뢰 부족으로 거슬러 올라갈 수 있습니다.

 

• Google Trends 데이터에 따르면 2020 년에서 2024 년 사이에 "설명 가능한 AI"와 관련된 검색이 400% 증가했음을 나타냅니다.

 

• Deloitte가 조사한 의료 전문가의 62%는 AI 솔루션을 채택 할 때 설명 성을 최우선 순위로 인용했습니다.

 

• Shap 및 Lime과 같은 오픈 소스 XAI 라이브러리는 Github 및 PYPI에서 1 천만 번 이상 다운로드되었습니다.

 

• 2027 년까지 기업의 65% 이상이 내부 감사 및 규정 준수 목적으로 AI 시스템에 설명 가능성 계층이 필요합니다.

 

• 최고 데이터 담당자의 70%가 AI의 전체 비즈니스 가치를 잠금 해제하는 데 설명 가능성이 필수적이라는 데 동의합니다.

 

• 전 세계적으로 60 개 이상의 대학이 2024 년에 설명 가능한 AI에 중점을 둔 과정을 도입했습니다.

 

• XAI는 이제 AI 개발자 및 데이터 과학자를위한 작업 설명의 35% 이상에서 핵심 요소입니다.

신흥 기술의 Xai

• AI + 블록 체인 : AI가 스마트 계약을 이끄는 경우 설명 가능성은 공정한 자동화 된 의사 결정을 보장합니다.

 

• Edge AI : 더 많은 AI가 가장자리의 장치로 이동함에 따라 가벼운 XAI 기술이 제한된 복수 환경에서 진화하고 있습니다.

 

• 자율 시스템 : 자율 주행 자동차, 드론 및 로봇은 안전 표준을 충족시키기 위해 실시간으로 행동을 설명해야합니다.

 

• 합성 미디어 및 심해 : Xai는 조작 된 컨텐츠를 감지하고 설명하는 데 중요한 역할을하여 디지털 컨텐츠 진위를 보장합니다.

Xai 채택의 도전

• 성능 대 해석 가능성 트레이드 오프 : 종종 더 간단한 해석 가능한 모델이 심층 신경망에 비해 성능이 저조 될 수 있습니다.

 

• 사용자 문해력 : 설명 수준은 데이터 과학자 또는 고객이든 최종 사용자의 도메인 지식과 일치해야합니다.

 

• 확장 성 : 특히 실시간 환경에서 XAI를 구현하는 것은 여전히 ​​복잡합니다.

 

• 도구 통합 : XAI 도구의 조각화 된 생태계를 사용하면 기존 AI/ML 파이프 라인에 원활하게 통합하기가 어렵습니다.

Xai의 현재 한계

• 계산 복잡성 : 대부분의 XAI 기술과 방법은 실행하기가 복잡하고 시간을 내며 결과를 제공하기 위해 많은 양의 컴퓨팅 능력이 필요합니다. 라이브 및 대규모 응용 프로그램에서 Xai를 실행하는 것은 까다로울 수 있으며 이러한 시나리오에서 롤아웃을 줄일 수 있습니다.

 

• 제한된 범위 및 도메인 별 : 많은 XAI 방법이 좁아지고 모든 기계 학습 작업에 유용하지 않습니다. Xai는 범위가 제한되어 있고 일반적으로 특정 필드에 대해 만들어 지므로 다양한 도메인 및 용도에 걸쳐 스프레드 및 사용에 문제가 될 수 있습니다.

 

• 표준화 및 상호 운용성 부족 : XAI는 현재 표준화 부족으로 어려움을 겪으므로 각 접근 방식은 고유 한 메트릭, 알고리즘 및 프레임 워크를 사용하므로 어떤 방법이 더 나은지 평가하기가 어렵고 다른 영역에서 XAI 사용을 제한하기가 어렵습니다.

전반적으로, XAI에 대한 현재의 일부 제한은 예를 들어 AI 사용의 복잡성과 모든 도메인에 맞게 XAI를 변경해야 할 필요성을주의를 기울일 필요가있다. 이러한 한계는 XAI에게는 어려울 수 있으며 많은 영역에서 얼마나 자주 사용되는지를 줄일 수 있습니다.

Xai의 미래

도로로, 새로운 기술이 예상되어 더 명확하고 이해할 수있는 기계 학습 모델이 생길 것으로 예상됩니다. 다양한 접근법에 따라 기계 학습 모델에 대한 상세하고 명확한 이해로 이어질 수 있습니다. 더 많은 사람들과 조직이 설명 할 수있는 AI가 얼마나 유용한 지 관찰 할 수 있듯이 그러한 모델의 채택이 증가 할 것으로 예상됩니다. 수요가 넓어지면서 연구원들은보다 광범위하게 사용할 수있는 새로운 설명 가능한 AI 접근법을 개발할 수 있습니다.

더 많은 그룹과 개인이 그것이 의미하는 바를 이해함에 따라 설명 가능한 AI 주변의 규칙과 윤리에 대한 우려가 증가 할 것입니다. 결과적으로,이 과정은 책임 있고 윤리적으로 설명 할 수있는 AI에 대한 지침 작성을 안내 할 수 있습니다.

Xai의 경로는 다차원입니다. 기술적으로, 우리는 정확성과 해석 가능성의 균형을 잡는 하이브리드 모델에 대한 진화를 목격 할 것입니다. 전략적으로 설명 가능성은 기업 AI 거버넌스 프레임 워크의 핵심 기둥이 될 것입니다. 교육적으로 더 많은 데이터 과학자들이 해석 가능한 시스템을 구축하고 감사하도록 훈련을 받고 있습니다.

AI 시스템이 민주주의 기관, 국가 안보 및 개인 의사 결정에 필수화되면서 이러한 시스템을 이해할 수 있고 공정성이 선택 사항이 아닌지 확인합니다. 지속 가능하고 확장 가능한 AI 혁신을위한 유일한 방법입니다.

앞으로 XAI는 사용자의 배경과 컨텍스트에 맞는 즉각적이고 일관된 자연어 설명을 제공 할 수있는 생성 AI 시스템에 의해 향상 될 것입니다. 설명 가능성은 기술 사치가 아닌 기본 기대치가 될 것입니다. 그리고이 신뢰 계층을 제공하지 못하는 비즈니스는 경쟁력이있을 것입니다.

요약하면, 설명 가능한 AI에서 미리 목격 할 내용은 많은 영역과 응용 프로그램에 영향을 미치고 안내 할 것으로 예상됩니다. 이러한 변화로 인해 설명 가능한 AI는 새로운 방법을 찾을 수 있으며이 기술이 향하는 위치에 기여할 수 있습니다.

결론

설명 가능한 AI는 책임 있고 신뢰할 수있는 AI를 향한 여정에서 정의한 메가 트렌드입니다. 그것은 기술적 진보를 인간의 가치, 거버넌스 및 위험 관리와 일치시킵니다. AI 시스템이 특정 방식으로 행동 한 이유를 아는 것이 의료 진단, 대출 결정 또는 보안 경보이든, 결과 자체만큼 중요해질 것입니다. 조직의 경우 XAI를 수용하는 것은 단순한 규정 준수를 충족시키는 것이 아니라 신뢰를 얻고 성과 향상, 윤리적 AI의 시대를 이끄는 것입니다.

XAI 원칙, 도구 및 프레임 워크를 통합함으로써 비즈니스 및 정부는 지능형 시스템과 인간의 이해 사이의 격차를 해소하여 AI가 우리와 협력 할 수 있도록 보장 할 수 있습니다.

대체로 설명 가능한 AI (XAI)는 쉽게 관찰하고 이해할 수있게함으로써 업적이 빛을 발하는 데 도움이됩니다. XAI 덕분에 사용자는 더 신뢰할 수 있고 책임감을 느끼며 윤리적 AI를 채택하여 모든 사람이 이해할 수있는 블랙 박스의 어두운 비밀을 간단하게 만들기 때문에 윤리적 AI를 채택합니다.

완전히 이해할 수있는 AI에 대한 진전이 이루어지면서 AI를 공부하고 매일 사용하는 사람들은 그것을 올바르게 얻고 그 이유를 분명하게 만드는 데 집중하여 더 똑똑하고 표현력이 높아집니다.