نگاهی به مشکل جعبه سیاه هوش مصنوعی: رویارویی با معضل اعتماد و کشف استراتژی‌هایی برای هوش مصنوعی شفاف.

هوش مصنوعی (AI) اخیراً با امکان ایجاد انقلابی در شیوه برخورد و حل وظایف مختلف و مشکلات پیچیده مردم، احساسی را ایجاد کرده است. از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا امور مالی، هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشین مرتبط، پتانسیل خود را برای ساده‌سازی فرآیندهای پیچیده، بهبود مدل‌های تصمیم‌گیری و باز کردن بینش‌های ارزشمند نشان داده‌اند.

با این حال، علی‌رغم پتانسیل عظیم این فناوری، مشکل مداوم «جعبه سیاه» همچنان چالش‌های مهمی را برای پذیرش آن ایجاد می‌کند و سؤالاتی را در مورد شفافیت و تفسیرپذیری این سیستم‌های پیچیده ایجاد می‌کند.

به طور خلاصه، مشکل جعبه سیاه ناشی از دشواری درک نحوه پردازش سیستم‌های هوش مصنوعی و مدل‌های یادگیری ماشینی داده‌ها و تولید پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری است. 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 جنبه های مختلف زندگی ما، پرداختن به این موضوع برای اطمینان از استفاده مسئولانه و اخلاقی از این فناوری قدرتمند بسیار مهم است.

جعبه سیاه: نمای کلی

استعاره “جعبه سیاه” از این ایده ناشی می شود که سیستم های هوش مصنوعی و مدل های یادگیری ماشین به گونه ای عمل می کنند 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 که روابط پیچیده و مدل هایی ایجاد می کنند که فرآیندهای تصمیم گیری را هدایت می کنند. با این حال، این کارهای درونی به راحتی برای انسان قابل دسترس یا قابل درک نیست.

از نظر عملی، مشکل جعبه سیاه هوش مصنوعی چالش رمزگشایی منطق پشت پیش بینی ها یا تصمیمات یک سیستم هوش مصنوعی است. این مشکل به‌ویژه در مدل‌های یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی رایج است، جایی که چندین لایه از گره‌های به هم پیوسته داده‌ها را به صورت سلسله مراتبی پردازش و تبدیل می‌کنند. پیچیدگی این مدل‌ها و تبدیل‌های غیرخطی که انجام می‌دهند، ردیابی منطق پشت خروجی آنها را بسیار دشوار می‌سازد.

نیکیتا برودنوف، مدیر عامل گروه BR، داشبورد تحلیل بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی، به کوین تلگراف گفت که عدم شفافیت در مورد نحوه رسیدن مدل‌های هوش مصنوعی به تصمیمات و پیش‌بینی‌های خاص در بسیاری از زمینه‌ها، از جمله تشخیص پزشکی، تصمیم‌گیری مالی و تصمیم‌گیری مالی مشکل‌ساز است. گفت می تواند باشد. اقدامات قانونی که به طور قابل توجهی بر ادامه پذیرش هوش مصنوعی تأثیر می گذارد.

مجله: جو لوبین: حقیقت در مورد تقسیم بنیانگذاران ETH و “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 امتیاز اهمیت ویژگی، تجسم مرزهای تصمیم‌گیری و شناسایی توضیحات فرضی خلاف واقع شده است.»

با این حال، این تکنیک ها هنوز در مراحل اولیه خود هستند و هیچ تضمینی وجود ندارد که در همه شرایط موثر باشند.»

برودنوف همچنین معتقد است که با تمرکززدایی بیشتر، رگولاتورها ممکن است به شفافیت و پاسخگویی بیشتر تصمیمات اتخاذ شده توسط سیستم های هوش مصنوعی برای اطمینان از اعتبار اخلاقی و انصاف کلی آنها نیاز داشته باشند. او همچنین پیشنهاد کرد که مصرف‌کنندگان ممکن است در استفاده از محصولات و خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی تردید کنند، اگر نحوه کار و فرآیندهای تصمیم‌گیری خود را درک نکنند.

جیمز وو، بنیانگذار DFG، یک شرکت سرمایه‌گذاری که فعالانه در فناوری‌های مرتبط با هوش مصنوعی سرمایه‌گذاری می‌کند، معتقد است که مشکل جعبه سیاه تأثیری بر پذیرش در آینده نزدیک نخواهد داشت. به گفته Per Wo، اکثر کاربران به نحوه عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی موجود اهمیتی نمی‌دهند و حداقل در حال حاضر از استفاده از آن‌ها خوشحال هستند.

“در میان مدت، زمانی که جدید بودن این پلتفرم ها محو شود، قطعاً شک و تردیدهای بیشتری در مورد روش جعبه سیاه وجود خواهد داشت. با ورود استفاده از هوش مصنوعی به ارزهای دیجیتال و Web3، جایی که خطرات و پیامدهای مالی قابل بررسی است، سوالات نیز افزایش می یابد. ” او گفت.

تاثیر بر اعتماد و شفافیت

یکی از زمینه هایی که عدم شفافیت می تواند به طور قابل توجهی بر اعتماد تأثیر بگذارد، 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 یا درمانی تجزیه و تحلیل کنند. با این حال، زمانی که پزشکان و بیماران در درک منطق پشت این توصیه ها ناکام باشند، ممکن است قابلیت اطمینان و اعتبار این بینش ها را زیر سوال ببرند. این شک و تردید می تواند منجر به تردید در پذیرش راه حل های هوش مصنوعی شود و به طور بالقوه مانع پیشرفت در مراقبت از بیمار و پزشکی شخصی شود.

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

صنعت کریپتو نیز با عواقب موضوع 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 فاقد شفافیت و تفسیرپذیری، بین واقعیت راه‌حل‌های متمرکز بر هوش مصنوعی در این زمینه و انتظارات کاربر گسست ایجاد می‌کنند.

نگرانی های نظارتی

از دیدگاه نظارتی، موضوع جعبه سیاه هوش مصنوعی چالش های منحصر به فردی را ارائه می دهد. برای شروع، مبهم بودن فرآیندهای هوش مصنوعی می‌تواند ارزیابی انطباق این سیستم‌ها با قوانین و دستورالعمل‌های فعلی را برای تنظیم‌کننده‌ها به طور فزاینده‌ای دشوار کند. همچنین، 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 ارزیابی عادلانه، سوگیری و شیوه های حفظ حریم خصوصی داده های سیستم های هوش مصنوعی و تأثیر بالقوه آنها بر حقوق مصرف کننده و ثبات بازار را دشوار بدانند. علاوه بر این، بدون درک روشنی از فرآیندهای تصمیم‌گیری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، تنظیم‌کننده‌ها ممکن است در شناسایی آسیب‌پذیری‌های بالقوه و اطمینان از انجام اقدامات مناسب برای کاهش خطرات با مشکلاتی مواجه شوند.

یک پیشرفت نظارتی قابل توجه با این فناوری، قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا است که پس از دستیابی به توافق سیاسی موقت در 27 آوریل، نزدیک بود به بخشی از کتاب اساسنامه اتحادیه تبدیل شود.

هدف قانون هوش مصنوعی ایجاد یک محیط قابل اعتماد و مسئول برای توسعه هوش مصنوعی در اتحادیه اروپا است. قانونگذاران یک سیستم طبقه بندی را اتخاذ کردند که انواع مختلف هوش مصنوعی را بر اساس خطر دسته بندی می کند: غیرقابل قبول، زیاد، محدود و حداقل. این چارچوب برای رفع چندین نگرانی در مورد موضوع جعبه سیاه هوش مصنوعی، از جمله مسائل مربوط به 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.

در اوایل ماه گذشته، چت ربات محبوب هوش مصنوعی ChatGPT به مدت 29 روز در ایتالیا ممنوع شد، عمدتاً به دلیل نگرانی های حفظ حریم خصوصی توسط آژانس حفاظت از داده های این کشور، مشکوک به نقض مقررات عمومی حفاظت از داده اتحادیه اروپا (GDPR). با این حال، افشای شیوه‌های پردازش داده‌ها و اقدامات سنی توسط خود سام آلتمن و تیمش برای مطابقت با خواسته‌های تنظیم‌کننده.

مقررات ناکافی سیستم‌های هوش مصنوعی می‌تواند اعتماد عمومی به برنامه‌های هوش مصنوعی را از بین ببرد زیرا کاربران به طور فزاینده‌ای در مورد سوگیری‌ها، نادرستی‌ها و پیامدهای اخلاقی ذاتی نگران می‌شوند.

رفع مشکل جعبه سیاه

برای رسیدگی موثر به موضوع جعبه سیاه هوش مصنوعی، استفاده از ترکیبی از رویکردهایی که شفافیت، تفسیرپذیری و مسئولیت پذیری را ارتقا می دهند، بسیار مهم است. دو چنین استراتژی های مکمل عبارتند از هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI) و مدل های منبع باز.

XAI یک زمینه تحقیقاتی است که به پر کردن شکاف بین پیچیدگی سیستم‌های هوش مصنوعی و نیاز به تفسیرپذیری انسانی اختصاص دارد. 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 منطق پشت این انتخاب‌ها ارائه می‌دهند.

روش‌هایی که اغلب در XAI مورد استفاده قرار می‌گیرند شامل مدل‌های جایگزین، تحلیل اهمیت ویژگی، تجزیه و تحلیل حساسیت، و حاشیه‌نویسی‌های مدل-اگنوستیک قابل تفسیر محلی است. استفاده از XAI در صنایع می تواند به ذینفعان کمک کند تا فرآیندهای مبتنی بر هوش مصنوعی را بهتر درک کنند، اعتماد به این فناوری را افزایش دهد و انطباق با مقررات را تسهیل کند.

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

این افزایش شفافیت می تواند به ایجاد اعتماد و بهبود همکاری بین توسعه دهندگان، محققان و کاربران کمک کند. همچنین، رویکرد منبع باز می‌تواند سیستم‌های هوش مصنوعی قوی‌تر، مسئول و مؤثرتری ایجاد کند.

مشکل جعبه سیاه در فضای کریپتو

موضوع جعبه سیاه پیامدهای مهمی برای جنبه‌های مختلف فضای کریپتو، از جمله استراتژی‌های معاملاتی، پیش‌بینی‌های بازار، اقدامات امنیتی، توکن‌سازی و قراردادهای هوشمند دارد.

در زمینه استراتژی‌های معاملاتی و پیش‌بینی‌های بازار، مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی با تلاش سرمایه‌گذاران برای استفاده از معاملات الگوریتمی محبوبیت پیدا می‌کنند. با این حال، مشکل جعبه سیاه کاربران را از درک نحوه عملکرد این مدل ها باز می دارد و ارزیابی اثربخشی و ریسک احتمالی آنها را دشوار می کند. در نتیجه، این شفافیت می‌تواند باعث اعتماد بیش از حد به تصمیم‌های سرمایه‌گذاری مبتنی بر هوش مصنوعی شود یا سرمایه‌گذاران را بیش از حد به سیستم‌های خودکار وابسته کند.

هوش مصنوعی با شناسایی تراکنش های تقلبی و فعالیت های مشکوک، نقش مهمی در افزایش اقدامات امنیتی در اکوسیستم بلاک چین ایفا می کند. با این حال، مشکل جعبه سیاه فرآیند تأیید این راه حل های امنیتی مبتنی بر هوش مصنوعی را پیچیده می کند. فقدان شفافیت در تصمیم‌گیری می‌تواند اعتماد به سیستم‌های امنیتی را از بین ببرد و نگرانی‌هایی را در مورد توانایی آن‌ها در حفاظت از دارایی‌ها و اطلاعات کاربران ایجاد کند.

آخرین: اجماع 2023: کسب و کارها علیرغم چالش های نظارتی در ایالات متحده به Web3 علاقه نشان می دهند

توکن سازی و قراردادهای هوشمند، دو مؤلفه حیاتی اکوسیستم بلاک چین، نیز شاهد ادغام روزافزون هوش مصنوعی هستند. با این حال، مشکل جعبه سیاه ممکن است منطق پشت توکن های تولید شده توسط هوش مصنوعی یا اجرای قرارداد هوشمند را پنهان کند.

همانطور که هوش مصنوعی صنایع مختلف را متحول می کند، رسیدگی به موضوع جعبه سیاه ضروری تر می شود. با تقویت همکاری بین محققان، توسعه‌دهندگان، سیاست‌گذاران و سهامداران صنعت، می‌توان راه‌حل‌هایی برای ارتقای شفافیت، مسئولیت‌پذیری و اعتماد در سیستم‌های هوش مصنوعی ایجاد کرد. بنابراین، جالب است که ببینیم این الگوی فناوری جدید چگونه به تکامل خود ادامه می دهد.

نویسنده: Shiraz Jagati