AI也需要透明度？是的，需要

什么是AI透明度

AI透明度指的是人工智能（AI）系统的工作原理和决策过程能够被理解、解释和追踪的程度。它包括以下几个方面：

• 可解释性（Explainability）
• 追踪性（Traceability）
• 公平性和偏见检测（Fairness and Bias Detection）
• 可审查性（Auditability）
• 可维护性（Maintainability）

与任何数据驱动工具一样，AI算法依赖于用于训练 AI 模型的数据的质量。这些数据可能会受到主观意识形态的影响，或者存在一些与使用相关的固有、已知风险。因此，透明度对于确保用户、影响者或受决策影响的人的信任至关重要。

为什么需要AI透明度

AI透明度的重要性在于它有助于提高AI系统的可信度、可接受性和可控制性。特别是在涉及关键领域，如医疗、金融和法律等，以及在社会决策制定中，透明度是确保AI系统不会产生不可预测或不公平结果的关键因素。

AI透明度对于确保AI系统的合规性、公平性、安全性和可信度至关重要。它有助于解决许多与AI技术相关的伦理和法律挑战，并推动技术的负责任发展。透明度不仅有助于保护个人权益，还有助于推动AI技术的可持续发展和创新。

AI透明度的弱点

很明显，AI的透明度有很多好处，为什么不是所有的算法都是透明的呢？因为AI有以下基本弱点：

• 容易受到黑客攻击
  透明的AI模型更容易受到黑客攻击，因为威胁行为者拥有有关其内部工作的更多信息，并且可以定位漏洞。为了缓解这些挑战，开发人员必须在构建 AI 模型时将安全性放在首位，并测试他们的系统。
• 会暴露专有算法
  AI透明度的另一个问题是保护专有算法，因为研究人员已经证明，仅仅通过查看它们的解释就可以窃取整个算法。
• 难以设计
  最后，透明算法更难设计，特别是对于具有数百万个参数的复杂模型。在AI透明度是必须的情况下，可能有必要使用不太复杂的算法。
• 治理挑战
  另一个根本弱点是假设任何开箱即用的透明度方法都能满足治理角度的所有需求。她解释说：“我们需要考虑我们的系统在如何获得信任，然后设计具有透明机制的系统。”例如，人们很容易关注透明度的技术方法，以加强可解释性和可解读性。但这些模型可能仍然依赖于用户来识别有偏见和不准确的信息。如果AI聊天机器人引用了一个来源，仍然由人类来确定来源是否有效。这需要时间和精力，并容易出现错误。
• 缺乏评估透明度的标准化方法
  另一个问题是并非所有的透明度方法都是可靠的。它们每次执行时可能会产生不同的结果。缺乏可靠性和可重复性可能会降低对系统的信任并阻碍透明度工作。 随着AI模型不断学习和适应新数据，必须对其进行监控和评估，以保持透明度，并确保AI系统保持可信并与预期结果保持一致。

如何做好AI透明度

部署AI透明度（包括在相互竞争的组织目标之间找到平衡）需要领导者和员工之间的持续协作和学习。它要求从业务、用户和技术的角度清楚地了解系统的要求。

通过提供培训以提高AI素养，企业可以让员工具备相应的能力，积极识别AI系统中有缺陷的反应或行为。

AI项目一开始就优先考虑透明度。为数据集创建数据表和模型模型卡，实施严格的审计机制，并不断研究模型的潜在危害，这是很有帮助的。

AI透明度有很多方面，因此团队必须识别和检查阻碍透明度的每个潜在问题。

• 数据透明度： 这包括了解数据供给AI系统，这是识别潜在偏见的关键一步。
• 发展透明度： 这涉及阐明 AI 模型创建中的条件和过程。
• 模型透明度： 这揭示了AI系统是如何运作的，可能是通过解释决策过程或使算法开源。
• 安全透明： 这将评估 AI 系统在开发和部署期间的安全性。
• 影响透明度： 这评估AI系统的效果，这是通过跟踪系统使用情况和监控结果来实现。