Исследователи из России, работая в Институте теоретической и экспериментальной биофизики РАН (ИТЭБ РАН), разработали алгоритм, который обеспечивает "прозрачность" в системах ИИ. По словам создателей, такой подход позволит решить существующие сейчас серьезные вопросы в безопасности и надежности нейросетевых технологий.
Проблема "черного ящика"
Современные системы ИИ, особенно основанные на нейросетях, часто описываются как "черные ящики". Это означает, что их внутренние механизмы работы остаются непонятными даже для разработчиков. Пользователи не могут точно знать, как алгоритм принимает решения, какие данные оказывают наибольшее влияние и какова степень надежности этих решений. Это создает риски, особенно в критически важных областях, таких как здравоохранение и безопасность.
Проблема была частично признана и в международной практике. В 2016 году в США была инициирована программа "Объяснимого ИИ" (XAI), целью которой стало улучшение понимания работы нейросетей. Однако, несмотря на достижения в этой области, полного решения проблемы не было найдено, и опасения по поводу безопасности ИИ остаются актуальными.
Алгоритмы "белого ящика"
Разработанный в России алгоритм представляет собой принципиально новый подход. Он основан на концепции "белого ящика". Это означает, что все этапы принятия решений и внутренние механизмы работы системы полностью прозрачны. Как отмечает научный сотрудник ИТЭБ РАН Лев Калмыков, данный подход позволяет не только лучше понять, как работает система, но и значительно упростить ее модификацию и оптимизацию.
Системы "белого ящика" могут быть более безопасными и надежными, так как пользователи и разработчики могут проследить за каждым этапом принятия решения. Это особенно важно в тех случаях, когда необходимо объяснить пользователю, почему был принят тот или иной вывод, что может помочь избежать недопонимания и повысить доверие к технологиям.
Преимущества прозрачности
Прозрачные системы ИИ открывают новые горизонты для их применения. Например, в медицине врачи смогут лучше понимать, как алгоритмы принимают решения о диагнозах и лечении, что повысит качество медицинской помощи. В финансовом секторе прозрачность алгоритмов может снизить риски мошенничества и повысить доверие со стороны клиентов. Кроме того, системы на принципах "белого ящика" могут способствовать более эффективному обучению и адаптации. Разработчики смогут быстрее выявлять недостатки и вносить необходимые изменения, что в конечном итоге приведет к созданию более качественных и надежных технологий.
