介绍
仅仅几十年前，机器能够思考的想法还属于科幻领域。但是，如今的机器已经不再仅仅是工具，它们在我们的思考、创造和决策中发挥着作用。人工智能（AI）已经改变了我们生活的许多方面。从Siri和Alexa等虚拟助手到先进的机器学习算法预测疾病爆发，AI在众多应用中显现出来。生成式AI和自然语言处理的进步推动了像ChatGPT这样的技术，使得AI对话感觉非常接近人类。
安全AI
随着AI越来越多地涉足我们日常的选择，考虑到管理这些系统的伦理、透明和法律框架变得至关重要。
人工智能（AI）安全可以广泛定义为确保AI应用不对人类造成伤害的努力。
它代表着一种积极的方法，以确保以安全和伦理为优先的方式开发、评估和部署AI系统。
负责任的AI（RAI）和可解释的AI（XAI）作为互补的指导原则，有助于培养值得信赖和强大的AI系统，最终促进了安全AI的发展。
可解释性AI（Explainable AI）和负责任的AI（Responsible AI）之间有什么区别？
设想这样的情景：一辆自动驾驶汽车面临一个棘手的情况，比如一个意外闯入道路的孩子。
可解释性AI（XAI）– 帮助AI科学家和用户理解汽车的决策过程，通过分析AI使用的数据（摄像头录像和传感器读数），了解自动驾驶汽车的“大脑”——AI算法为什么选择了特定的行动（比如刹车或转向）。 类似于黑匣子分析，这对于未来的改进非常有益，但并不能阻止即时事件的发生。
负责任的AI- 负责任的AI在自动驾驶出行中，关注安全和可靠性。它包括解决导航、避免碰撞、行人安全和遵守交通法规等挑战。负责任的AI致力于通过优先考虑安全关键组件和伦理框架，推进可靠、值得信赖和安全的自动驾驶出行解决方案。 <>
计算机视觉中的可解释性AI（XAI）方法
理解AI决策对于安全AI系统至关重要。研究界优先考虑XAI方法的进展，以满足这一需求。例如，在计算机视觉中，XAI揭示了哪些图像元素影响模型的预测（分类、检测等）。这对于复杂环境下的AI模型至关重要（例如印度的道路常常不可预测且混乱）。XAI识别模型中的潜在弱点和偏见，减少用户对意外行为的焦虑。
展示预训练模型在检测和分割任务中结果的解释（使用在印度道路上拍摄的输入图像）
2D目标检测的可解释性
原始图像
物体检测结果
尝试解释模型为何将物体预测为汽车（使用 Ablation-CAM）
2D语义分割的可解释性
原始图像
语义分割结果
尝试解释模型为何将物体分割为汽车（使用 Grad-CAM）
Original Image Source: India Driving Dataset (https://idd.insaan.iiit.ac.in/dataset/details/)
可解释性是否等同于模型输出的可视化（模型的定性输出）？
不！可视化帮助我们以清晰易懂的格式查看结果，但“可解释性”涉及理解影响模型输出的主要因素。它揭示了人工智能决策过程背后的原理。
可解释性AI的类型
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内在性（基于模型的可解释性）：通过调整结构组件，模型本身是可解释的（例如，短决策树或稀疏线性模型）。
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后续技术通过构建附加模型来分析现有训练模型，并提供有关其决策过程的见解。
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模型特异性方法仅适用于特定应用范围（例如，DeepLIFT、Grad-CAM、Integrated Gradients）。
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模型无关方法可应用于任何机器学习模型，无论其结构或类型（例如，LIME和SHAP）。
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局部解释 将模型视为黑匣子，关注对决策有贡献的局部变量。通常，局部解释关注单个输入数据集及其相关特征变量。
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全局解释关注了解整个模型的工作方式。它分析不同数据片段在模型内部如何相互作用，从而影响模型的最终输出。
挑战与局限性
尽管可解释性AI的概念似乎有助于建立对AI系统的信任并确保其责任，但其开发面临着许多挑战。
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AI的复杂性： 如今，AI模型通过处理大量数据来改进特定任务，无论是图像识别还是自主导航。然而，将这些复杂的数学模型转化为人类易于理解的简单解释是困难的。
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可解释性和性能之间的权衡： 大多数AI模型优先考虑效率，仅关注提供结果，而不重视解释其操作的重要性。
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保护隐私： 理解AI决策通常需要分析敏感数据，这会在没有适当保护措施的情况下危及隐私和安全。清晰的指南和协议对于在可解释性AI中安全处理数据至关重要。
结论——安全且可解释的人工智能的未来之路
结论——安全和可解释性AI的未来之路 随着AI的不断发展，优先考虑安全性和可解释性至关重要。研究人员和开发人员之间的合作是利用AI产生积极影响的关键，同时确保它在世界的复杂性中具备安全性、透明性和可靠性。在接下来的博客中，我们将讨论可解释性AI的最新趋势以及SOTA基于Transformer的AI模型在解释性方面的关键作用。
要了解有关我们如何负责地构建AI解决方案的更多信息，请发送电子邮件至 info@multicorewareinc.com
