مشکل جعبه سیاه هوش مصنوعی: چالش ها و راه حل ها برای آینده ای شفاف

به گزارش پایگاه خبری ارز دیجیتال موبو ارز،

نگاهی به مشکل جعبه سیاه هوش مصنوعی بیندازید: با معضلات اعتماد مقابله کنید و استراتژی‌هایی را برای هوش مصنوعی شفاف کشف کنید.

هوش مصنوعی (AI) این روزها سر و صدای زیادی به راه می‌اندازد، زیرا می‌تواند شیوه برخورد و حل طیف گسترده‌ای از وظایف و مشکلات پیچیده را متحول کند. از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا امور مالی، هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین مرتبط با آن، پتانسیل خود را برای ساده‌سازی فرآیندهای پیچیده، بهبود الگوهای تصمیم‌گیری و کشف بینش‌های ارزشمند نشان می‌دهند.

با این حال، علیرغم پتانسیل بسیار زیاد این فناوری، مشکل ماندگار «جعبه سیاه» همچنان چالش‌های مهمی را برای پذیرش آن ایجاد می‌کند، و شفافیت و تفسیرپذیری این سیستم‌های پیچیده همچنان یک چالش است.

به بیان ساده، مشکل جعبه سیاه از دشواری درک نحوه پردازش سیستم‌های هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشینی داده‌ها و ایجاد پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری ناشی می‌شود. این مدل‌ها اغلب بر الگوریتم‌های پیچیده‌ای تکیه می‌کنند که به راحتی توسط انسان قابل درک نیست، که منجر به عدم پاسخگویی و اعتماد می‌شود.

بنابراین، با ادغام بیشتر و بیشتر هوش مصنوعی در بسیاری از جنبه های زندگی ما، پرداختن به این موضوع برای اطمینان از استفاده مسئولانه و اخلاقی از این فناوری قدرتمند ضروری است.

جعبه سیاه: یک مرور کلی

استعاره «جعبه سیاه» از این تصور سرچشمه می‌گیرد که سیستم‌های هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین به روش‌هایی عمل می‌کنند که از درک انسان پنهان است، مانند محتویات یک جعبه مهر و موم شده و مات. این سیستم ها بر اساس مدل های پیچیده ریاضی و مجموعه داده های با ابعاد بالا ساخته شده اند و روابط و الگوهای پیچیده ای را ایجاد می کنند که فرآیند تصمیم گیری را هدایت می کند. با این حال، این کارکردهای درونی برای انسان به راحتی قابل دسترسی یا درک نیستند.

در عمل، مشکل جعبه سیاه هوش مصنوعی، دشواری رمزگشایی استدلال پشت پیش‌بینی‌ها یا تصمیمات یک سیستم هوش مصنوعی است. این مشکل به ویژه در مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی، که در آن چندین لایه از گره‌های به هم پیوسته، داده‌ها را به صورت سلسله مراتبی پردازش و تبدیل می‌کنند، رایج است. پیچیدگی این مدل‌ها و تبدیل‌های غیرخطی که انجام می‌دهند، ردیابی منطق پشت خروجی را بسیار دشوار می‌کند.

نیکیتا برودنوف، مدیر عامل گروه BR، داشبورد تجزیه و تحلیل بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی، به کوین تلگراف گفت که عدم شفافیت در نحوه رسیدن مدل‌های هوش مصنوعی به تصمیمات و پیش‌بینی‌های خاص برای تشخیص‌های پزشکی، تصمیم‌های مالی و موارد دیگر حیاتی است. او گفت که بسیاری از موقعیت ها، مانند تصمیم گیری ها و تصمیم گیری ها. این پیامدهای مهمی برای ادامه پذیرش هوش مصنوعی دارد.

مجله: جو روبین: موسس ETH و حقیقت در مورد “کریپتو گوگل”

او گفت: “در سال‌های اخیر، توجه زیادی به توسعه تکنیک‌هایی برای تفسیر و توضیح تصمیم‌های اتخاذ شده توسط مدل‌های هوش مصنوعی، مانند ایجاد امتیازهای اهمیت ویژگی، تجسم مرزهای تصمیم‌گیری، و شناسایی توضیحات فرضی خلاف واقع شده است. من اینجا بوده‌ام.” اضافه كردن:

با این حال، این تکنیک ها هنوز در مراحل اولیه خود هستند و هیچ تضمینی وجود ندارد که در همه موارد کارایی داشته باشند.

برودنوف افزود که با افزایش تمرکززدایی، تنظیم کننده ها ممکن است به دنبال شفافیت و پاسخگویی بیشتر برای تصمیمات اتخاذ شده توسط سیستم های هوش مصنوعی باشند تا از اعتبار اخلاقی و انصاف کلی آنها اطمینان حاصل کنند. او همچنین پیشنهاد کرد که اگر مصرف‌کنندگان از نحوه عملکرد و فرآیند تصمیم‌گیری آگاه نباشند، ممکن است در استفاده از محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی مردد باشند.

جیمز وو، بنیانگذار DFG، یک شرکت سرمایه‌گذاری که فعالانه در فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کند، فکر نمی‌کند که مشکل جعبه سیاه به این زودی بر پذیرش آن تأثیر بگذارد. به گفته Wo، اکثر کاربران به نحوه رفتار مدل‌های هوش مصنوعی موجود اهمیتی نمی‌دهند و حداقل فعلاً به صرف استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی موجود رضایت دارند. من اینجا هستم.

“در میان مدت، با از بین رفتن تازگی این پلتفرم ها، شک و تردید در مورد روش های جعبه سیاه قطعا افزایش خواهد یافت.”

تاثیر بر اعتماد و شفافیت

یکی از حوزه‌هایی که عدم شفافیت می‌تواند تأثیر قابل‌توجهی بر اعتماد داشته باشد، تشخیص پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی است. به عنوان مثال، مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های پزشکی پیچیده در مراقبت‌های بهداشتی را برای ایجاد توصیه‌های تشخیصی و درمانی تجزیه و تحلیل کنند. با این حال، اگر پزشکان و بیماران نتوانند منطق پشت این پیشنهادات را درک کنند، ممکن است اعتبار و اعتبار این بینش ها را زیر سوال ببرند. همچنین می تواند تردید ایجاد کند و مانع پیشرفت در مراقبت از بیمار و پزشکی شخصی شود.

در امور مالی، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند برای امتیازدهی اعتبار، تشخیص تقلب و ارزیابی ریسک استفاده شوند. با این حال، مسائل مربوط به جعبه سیاه باعث ایجاد عدم اطمینان در مورد عادلانه و صحت این امتیازات اعتباری یا دلایل پشت هشدارهای تقلب می شود و می تواند توانایی فناوری را برای دیجیتالی کردن صنعت محدود کند.

صنعت کریپتوکارنسی نیز با تاثیرات مشکل جعبه سیاه مواجه است. به عنوان مثال، دارایی های دیجیتال و فناوری بلاک چین ریشه در تمرکززدایی، باز بودن و تایید پذیری دارند. سیستم‌های هوش مصنوعی که فاقد شفافیت و تفسیرپذیری هستند، بین انتظارات کاربر و واقعیت راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در این فضا گسست ایجاد می‌کنند.

نگرانی های نظارتی

از منظر نظارتی، مشکل جعبه سیاه هوش مصنوعی مجموعه ای از چالش ها را ارائه می دهد. اول از همه، عدم شفافیت فرآیندهای هوش مصنوعی می‌تواند ارزیابی اینکه آیا این سیستم‌ها با قوانین و دستورالعمل‌های موجود مطابقت دارند یا خیر، به طور فزاینده‌ای برای تنظیم‌کننده‌ها دشوار است. علاوه بر این، فقدان شفافیت می‌تواند توانایی تنظیم‌کننده‌ها را برای توسعه چارچوب‌های جدیدی که می‌تواند خطرات و چالش‌های ناشی از برنامه‌های هوش مصنوعی را برطرف کند، پیچیده کند.

قانون‌گذاران ممکن است برای ارزیابی عادلانه، سوگیری و شیوه‌های حفظ حریم خصوصی داده‌های سیستم‌های هوش مصنوعی، و همچنین تأثیر بالقوه آن‌ها بر حقوق مصرف‌کننده و ثبات بازار با مشکل مواجه شوند. علاوه بر این، بدون درک روشنی از فرآیند تصمیم‌گیری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تنظیم‌کننده‌ها برای شناسایی آسیب‌پذیری‌های بالقوه و اطمینان از پادمان‌های مناسب برای کاهش خطرات مشکل خواهند داشت. این امکان وجود دارد.

یکی از تحولات نظارتی قابل توجه برای این فناوری، قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا است که پس از دستیابی به توافقنامه سیاسی موقت در ۲۷ آوریل، بخشی از بدنه قانونگذاری این اتحادیه می شود.

هدف قانون هوش مصنوعی ایجاد یک محیط قابل اعتماد و مسئولانه برای توسعه هوش مصنوعی در اتحادیه اروپا است. قانونگذاران یک سیستم طبقه بندی را اتخاذ کرده اند که انواع مختلف هوش مصنوعی را بر اساس خطر طبقه بندی می کند. این چارچوب برای رفع نگرانی های مختلف مربوط به مشکل جعبه سیاه هوش مصنوعی، از جمله مسائل پیرامون شفافیت و پاسخگویی طراحی شده است.

ناتوانی در نظارت و تنظیم موثر سیستم‌های هوش مصنوعی، روابط بین صنایع مختلف و نهادهای نظارتی را تیره کرده است.

اوایل ماه گذشته، ChatGPT، یک چت ربات محبوب هوش مصنوعی، به مدت ۲۹ روز در ایتالیا ممنوع شد. این در درجه اول به دلیل نگرانی های مربوط به حفظ حریم خصوصی است که توسط مقام حفاظت از داده های کشور به دلیل نقض ادعایی مقررات حفاظت از داده های عمومی اتحادیه اروپا (GDPR) مطرح شده است. با این حال، مدیر عامل شرکت سام آلتمن گفت که او و تیمش در حال کار بر روی افشای شیوه‌های پردازش داده‌ها و اقدامات ضد پیری هستند.

سیستم‌های هوش مصنوعی تنظیم‌نشده ضعیف می‌توانند اعتماد عمومی به برنامه‌های هوش مصنوعی را تضعیف کنند. این به این دلیل است که کاربران به طور فزاینده ای در مورد سوگیری ذاتی، عدم دقت و پیامدهای اخلاقی نگران می شوند.

مقابله با مشکل جعبه سیاه

اتخاذ ترکیبی از رویکردهایی که شفافیت، تفسیرپذیری و مسئولیت پذیری را ترویج می کند، برای رسیدگی موثر به مشکل جعبه سیاه هوش مصنوعی ضروری است. دو چنین استراتژی های مکمل عبارتند از AI قابل توضیح (XAI) و مدل منبع باز.

XAI یک زمینه تحقیقاتی است که به پل زدن بین پیچیدگی سیستم های هوش مصنوعی و نیاز به تفسیر انسانی اختصاص یافته است. XAI بر روی توسعه تکنیک‌ها و الگوریتم‌هایی تمرکز می‌کند که می‌توانند توضیحات قابل درک برای تصمیمات مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه دهند و بینشی در مورد دلایل این انتخاب‌ها ارائه دهند.

روش‌هایی که معمولاً در XAI مورد استفاده قرار می‌گیرند شامل مدل‌های جایگزین، تحلیل اهمیت ویژگی، تحلیل حساسیت و توضیحات مستقل از مدل قابل تفسیر محلی است. پیاده‌سازی XAI در سراسر صنایع می‌تواند به ذینفعان کمک کند تا فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی را بهتر درک کنند، اعتماد به فناوری را افزایش داده و انطباق با الزامات نظارتی را تسهیل کند.

کار با XAI برای تسریع در پذیرش مدل های AI منبع باز می تواند یک استراتژی موثر برای حل مشکل جعبه سیاه باشد. مدل‌های منبع باز به الگوریتم‌ها و داده‌هایی که سیستم‌های هوش مصنوعی را هدایت می‌کنند، دسترسی کامل می‌دهد و به کاربران و توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا فرآیندهای اساسی را بررسی و درک کنند.

این افزایش شفافیت به ایجاد اعتماد و تقویت همکاری بین توسعه دهندگان، محققان و کاربران کمک می کند. علاوه بر این، یک رویکرد منبع باز می تواند به ایجاد سیستم های هوش مصنوعی قوی تر، پاسخگوتر و موثرتر کمک کند.

مشکل جعبه سیاه در فضای کریپتو

مسائل مربوط به جعبه سیاه تأثیر عمیقی بر بسیاری از جنبه‌های فضای رمزنگاری، از جمله استراتژی‌های معاملاتی، پیش‌بینی‌های بازار، اقدامات امنیتی، توکن‌سازی و قراردادهای هوشمند دارد.

در حوزه استراتژی معاملات و پیش‌بینی بازار، مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی محبوبیت پیدا می‌کنند زیرا سرمایه‌گذاران به دنبال استفاده از معاملات الگوریتمی هستند. با این حال، مشکل جعبه سیاه مانع درک کاربران از نحوه عملکرد این مدل‌ها می‌شود و ارزیابی اثربخشی و خطرات احتمالی آنها را دشوار می‌کند. در نتیجه، این عدم شفافیت همچنین می تواند منجر به اعتماد نابجا به تصمیمات سرمایه گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی شود و سرمایه گذاران را بیش از حد به سیستم های خودکار متکی کند.

هوش مصنوعی با شناسایی تراکنش‌های جعلی و فعالیت‌های مشکوک، نقشی کلیدی در تقویت اقدامات امنیتی در اکوسیستم بلاک چین ایفا می‌کند. با این وجود، مسائل مربوط به جعبه سیاه فرآیند اعتبارسنجی این راه حل های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی را پیچیده می کند. عدم شفافیت در تصمیم گیری می تواند اعتماد به سیستم های امنیتی را تضعیف کند و نگرانی هایی را در مورد توانایی آنها در حفاظت از دارایی ها و اطلاعات کاربران ایجاد کند.

اخیر: اجماع ۲۰۲۳: کسب و کارها با وجود چالش های نظارتی ایالات متحده به Web3 علاقه نشان می دهند

دو جزء کلیدی اکوسیستم بلاک چین، توکن سازی و قراردادهای هوشمند نیز به طور فزاینده ای با هوش مصنوعی ادغام می شوند. با این حال، مشکلات جعبه سیاه می تواند منطق پشت توکن های تولید شده توسط هوش مصنوعی و اجرای قراردادهای هوشمند را پنهان کند.

همانطور که هوش مصنوعی صنایع مختلف را متحول می کند، پرداختن به مشکل جعبه سیاه بیش از پیش ضروری شده است. با تسهیل همکاری بین محققان، توسعه‌دهندگان، سیاست‌گذاران و ذینفعان صنعت، می‌توانیم راه‌حل‌هایی را توسعه دهیم که شفافیت، مسئولیت‌پذیری و اعتماد را در سیستم‌های هوش مصنوعی ارتقا دهد. بنابراین جالب است که ببینیم این پارادایم فناوری جدید چگونه به تکامل خود ادامه می دهد.

نویسنده: Shiraz Jagati