- ニューラルネットワークは、深層学習に基づくAIアルゴリズムを指し、その動作はブラックボックスであり、理解が難しい。
- 決定木や線形回帰などの他のAIアルゴリズムは解釈しやすいが、ニューラルネットワークは透明性に欠ける。
- 深層学習モデルには数千または数百万のパラメータが含まれ、これらのパラメータがアルゴリズムの応答に影響を与える。
- 透明性の不足は、バイアスの修正を困難にし、特に医療や司法などの敏感な分野で不信感を育む。
- AIの主要企業は、モデルの機能をよりよく理解するための取り組みを行っており、これは簡単な作業ではない。
ニューラルネットワークのブラックボックスを解読することは重要であり、特に言語モデルでは不正確な推論を防ぎ、幻覚を減らす可能性がある。
法的目標と一致するアルゴリズムの動作に関する透明性の不足。開発者は、AIシステムが高リスクアプリケーションでどのように動作するかを明確かつ理解しやすい説明を提供する必要がある。
アルゴリズムの結果を明らかにするためのツールが提供されているが、プロセスの正確な動作が不明確なままでも、使用できる。
AIが敏感な分野で展開される際には、AIを制御することが究極の目標であり、研究者たちはアルゴリズムの内部で何が起こっているかを理解することに集中している。