Kecerdasan buatan: Menjadikan kotak hitam AI dapat dimengerti, dipahami, dan dijelaskan dengan AI yang Dapat Dijelaskan (XAI), peta panas, model pengganti, atau solusi lainnya

🕳️🧩 Black-Box AI: (Masih) kurangnya transparansi dalam teknologi modern

Apa yang disebut “kotak hitam” kecerdasan buatan (AI) mewakili masalah yang signifikan dan terkini. Bahkan para ahli sering kali dihadapkan pada tantangan karena tidak dapat sepenuhnya memahami bagaimana sistem AI mengambil keputusan. Kurangnya transparansi dapat menyebabkan permasalahan yang signifikan, khususnya di bidang-bidang penting seperti ekonomi, politik atau kedokteran. Seorang dokter atau profesional medis yang mengandalkan sistem AI untuk mendiagnosis dan merekomendasikan terapi harus yakin dengan keputusan yang diambil. Namun, jika pengambilan keputusan yang dilakukan oleh AI tidak cukup transparan, ketidakpastian dan kemungkinan kurangnya kepercayaan akan muncul - dalam situasi yang dapat membahayakan nyawa manusia.

Tantangan transparansi 🔍

Untuk memastikan penerimaan penuh dan integritas AI, sejumlah rintangan harus diatasi. Proses pengambilan keputusan AI harus dirancang agar dapat dimengerti dan dipahami oleh manusia. Saat ini, banyak sistem AI, terutama yang menggunakan pembelajaran mesin dan jaringan saraf, didasarkan pada model matematika kompleks yang sulit dipahami oleh orang awam, namun seringkali juga bagi para ahli. Hal ini menyebabkan kita memandang keputusan AI sebagai semacam "kotak hitam" - Anda melihat hasilnya, namun tidak memahami secara pasti bagaimana hal itu terjadi.

Oleh karena itu, tuntutan akan kemampuan menjelaskan pada sistem AI menjadi semakin penting. Artinya, model AI tidak hanya perlu memberikan prediksi atau rekomendasi yang akurat, namun juga harus dirancang untuk mengungkap proses pengambilan keputusan yang mendasarinya dengan cara yang dapat dipahami manusia. Hal ini sering disebut sebagai “AI yang Dapat Dijelaskan” (XAI). Tantangannya di sini adalah banyak model yang paling kuat, seperti jaringan saraf dalam, pada dasarnya sulit untuk diinterpretasikan. Namun demikian, sudah ada banyak pendekatan untuk meningkatkan kemampuan menjelaskan AI.

Pendekatan terhadap kemampuan menjelaskan 🛠️

Salah satu pendekatan tersebut adalah penggunaan model pengganti atau biasa disebut “model pengganti”. Model-model ini mencoba memperkirakan cara kerja sistem AI yang kompleks melalui model yang lebih sederhana dan lebih mudah dipahami. Misalnya, jaringan saraf yang kompleks dapat dijelaskan menggunakan model pohon keputusan, yang kurang tepat namun lebih mudah dipahami. Metode seperti itu memungkinkan pengguna untuk mendapatkan setidaknya gambaran kasar tentang bagaimana AI mencapai keputusan tertentu.

Selain itu, terdapat peningkatan upaya untuk memberikan penjelasan visual, misalnya melalui apa yang disebut “peta panas”, yang menunjukkan data masukan mana yang memiliki pengaruh besar terhadap keputusan AI. Jenis visualisasi ini sangat penting dalam pemrosesan gambar karena memberikan penjelasan yang jelas tentang area gambar mana yang menjadi perhatian khusus AI untuk mengambil keputusan. Pendekatan semacam ini membantu meningkatkan kepercayaan dan transparansi sistem AI.

Area penerapan yang penting 📄

Kemampuan menjelaskan AI sangat relevan tidak hanya bagi masing-masing industri, namun juga bagi otoritas pengatur. Perusahaan bergantung pada sistem AI mereka tidak hanya untuk bekerja secara efisien, tetapi juga untuk bekerja secara legal dan etis. Hal ini memerlukan dokumentasi keputusan yang lengkap, terutama di bidang sensitif seperti keuangan atau layanan kesehatan. Regulator seperti Uni Eropa telah mulai mengembangkan peraturan ketat mengenai penggunaan AI, terutama bila digunakan dalam aplikasi yang kritis terhadap keselamatan.

Contoh upaya regulasi tersebut adalah regulasi AI UE yang diperkenalkan pada bulan April 2021. Hal ini bertujuan untuk mengatur penggunaan sistem AI, terutama di area berisiko tinggi. Perusahaan yang menggunakan AI harus memastikan bahwa sistem mereka dapat dilacak, aman, dan bebas diskriminasi. Khususnya dalam konteks ini, kemampuan menjelaskan memainkan peran penting. Hanya jika keputusan AI dapat dipahami secara transparan, potensi diskriminasi atau kesalahan dapat diidentifikasi dan diperbaiki pada tahap awal.

Penerimaan di masyarakat 🌍

Transparansi juga merupakan faktor kunci penerimaan luas sistem AI di masyarakat. Untuk meningkatkan penerimaan, kepercayaan masyarakat terhadap teknologi ini harus ditingkatkan. Hal ini tidak hanya berlaku bagi para profesional, namun juga bagi masyarakat umum, yang seringkali skeptis terhadap teknologi baru. Insiden di mana sistem AI membuat keputusan yang diskriminatif atau salah telah menggoyahkan kepercayaan banyak orang. Contoh terkenal dari hal ini adalah algoritme yang dilatih pada kumpulan data yang terdistorsi dan kemudian mereproduksi bias sistematis.

Ilmu pengetahuan telah menunjukkan bahwa ketika orang memahami proses pengambilan keputusan, mereka akan lebih bersedia menerima suatu keputusan, meskipun keputusan itu berdampak negatif bagi mereka. Hal ini juga berlaku untuk sistem AI. Ketika fungsi AI dijelaskan dan dimengerti, orang-orang akan lebih percaya dan menerimanya. Namun, kurangnya transparansi menciptakan kesenjangan antara pihak yang mengembangkan sistem AI dan pihak yang terkena dampak keputusan mereka.

Masa depan kemampuan penjelasan AI 🚀

Kebutuhan untuk menjadikan sistem AI lebih transparan dan mudah dipahami akan terus meningkat di tahun-tahun mendatang. Ketika AI terus menyebar ke lebih banyak bidang kehidupan, penting bagi perusahaan dan pemerintah untuk dapat menjelaskan keputusan yang diambil oleh sistem AI mereka. Ini bukan hanya soal penerimaan, tapi juga tanggung jawab hukum dan etika.

Pendekatan lain yang menjanjikan adalah kombinasi manusia dan mesin. Daripada mengandalkan sepenuhnya pada AI, sistem hibrida di mana pakar manusia bekerja sama dengan algoritme AI dapat meningkatkan transparansi dan kemampuan menjelaskan. Dalam sistem seperti itu, manusia dapat memeriksa keputusan AI dan, jika perlu, melakukan intervensi jika ada keraguan mengenai kebenaran keputusan tersebut.

Masalah “kotak hitam” AI harus diatasi ⚙️

Kemampuan menjelaskan AI tetap menjadi salah satu tantangan terbesar di bidang kecerdasan buatan. Masalah yang disebut “kotak hitam” harus diatasi untuk memastikan kepercayaan, penerimaan, dan integritas sistem AI di semua bidang, mulai dari bisnis hingga kedokteran. Perusahaan dan otoritas dihadapkan pada tugas untuk mengembangkan tidak hanya solusi AI yang kuat namun juga transparan. Penerimaan sosial secara penuh hanya dapat dicapai melalui proses pengambilan keputusan yang dapat dimengerti dan dipahami. Pada akhirnya, kemampuan menjelaskan pengambilan keputusan AI akan menentukan keberhasilan atau kegagalan teknologi ini.

📣 Topik serupa

• 🤖 “Kotak hitam” kecerdasan buatan: Masalah yang mendalam
• 🌐 Transparansi dalam keputusan AI: Mengapa hal ini penting
• 💡 AI yang Dapat Dijelaskan: Jalan keluar dari opacity
• 📊 Pendekatan untuk meningkatkan kemampuan menjelaskan AI
• 🛠️ Model pengganti: Sebuah langkah menuju AI yang dapat dijelaskan
• 🗺️ Peta Panas: Visualisasi keputusan AI
• 📉 Area penerapan penting AI yang dapat dijelaskan
• 📜 Peraturan UE: Peraturan untuk AI berisiko tinggi
• 🌍 Penerimaan sosial melalui AI transparan
• 🤝 Masa depan penjelasan AI: Kolaborasi manusia-mesin

#️⃣ Tagar: #Intelijen Buatan #AI ​​yang Dapat Dijelaskan #Transparansi #Regulasi #Masyarakat

Upaya untuk menjelaskan AI: Bagaimana cara kerja kecerdasan buatan dan bagaimana cara melatihnya? – Gambar: Xpert.Digital

Cara kerja kecerdasan buatan (AI) dapat dibagi menjadi beberapa langkah yang jelas. Masing-masing langkah ini sangat penting untuk hasil akhir yang diberikan oleh AI. Prosesnya dimulai dengan entri data dan diakhiri dengan prediksi model dan kemungkinan umpan balik atau putaran pelatihan lebih lanjut. Fase-fase ini menggambarkan proses yang dilalui hampir semua model AI, terlepas dari apakah model tersebut merupakan kumpulan aturan sederhana atau jaringan saraf yang sangat kompleks.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Dari input data hingga prediksi model: Proses AI

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis

Konrad Wolfenstein

Saya akan dengan senang hati menjadi penasihat pribadi Anda.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak di bawah ini atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) .

Saya menantikan proyek bersama kita.

Xpert.Digital adalah pusat industri dengan fokus pada digitalisasi, teknik mesin, logistik/intralogistik, dan fotovoltaik.

Dengan solusi pengembangan bisnis 360°, kami mendukung perusahaan terkenal mulai dari bisnis baru hingga purna jual.

Kecerdasan pasar, pemasaran, otomasi pemasaran, pengembangan konten, PR, kampanye surat, media sosial yang dipersonalisasi, dan pemeliharaan prospek adalah bagian dari alat digital kami.

Anda dapat mengetahui lebih lanjut di: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus