- AIモデルの出力の説明は重要ですか？
- 説明はAIモデルの出力に重要ですか？
- 答えは：そんなに重要ではありません。
- 説明は、意思決定の理由を示すための修辞的な演習である場合、それはただの飾りであり影響はありません。
- 説明を追い求めてAIを信頼することに意味はない。正確さを測定すべきで、数学が結果が信頼できることを示している場合、説明は不要です。
- 説明が重要な場合：
- DocuPandaというサービスの具体例を詳しく見てみましょう。
- DocuPandaを使用すると、賃貸借契約の金額やペットの持ち込みの可否などの回答を得ることができます。
- 説明可能性が必要な理由：
- 結果を正当化するための正確なピクセルに基づいて予測を行うように設計されています。
- 説明の利用方法：
- 説明はエラーを減らし、予測を検証するのに役立つ可能性があります。
- 文書処理において、人間の手が優れていることが多い。
- 説明は、人間がプロセスを承認し、承認することを許可することができます。
私の考え：
AIモデルの出力の説明は、正確性と信頼性を向上させる重要な要素です。特に文書処理においては、説明可能性がエラーを減らし、予測を検証するのに役立つことが示されています。説明を通じて、人間がプロセスを承認し、法的に適合したプロセスが存在することを示すことが重要であると考えます。
元記事: https://towardsdatascience.com/why-explainability-matters-in-ai-840144df418e