ხელოვნური ინტელექტის (AI) გამოყენება სწრაფად იზრდება და უფრო და უფრო იჭრება ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებასა და მაღალი რისკის მქონე ინდუსტრიებში, როგორიცაა ჯანდაცვა, ტელეკომუნიკაციები და ენერგეტიკა. თუმცა, დიდ ძალასთან ერთად დიდი პასუხისმგებლობაც მოდის: AI სისტემები ზოგჯერ უშვებენ შეცდომებს ან იძლევიან გაურკვეველ პასუხებს, რასაც შესაძლოა სერიოზული შედეგები მოჰყვეს.
რატომ არის ეს ასე მნიშვნელოვანი?
ბევრი AI მოდელი, თუნდაც ყველაზე მოწინავე, ზოგჯერ ე.წ. „ჰალუცინაციებს“ აფიქსირებს — ისინი მცდარ ან დაუსაბუთებელ პასუხებს იძლევიან. ისეთ სექტორებში, სადაც გადაწყვეტილებებს დიდი წონა აქვს, როგორიცაა სამედიცინო დიაგნოსტიკა ან ავტონომიური მართვა, ამას შესაძლოა კატასტროფული შედეგები მოჰყვეს. Themis AI-მ შეიმუშავა Capsa — პლატფორმა, რომელიც გაურკვევლობის კვანტიფიკაციას (uncertainty quantification) იყენებს: ის დეტალური და სანდო ფორმით ზომავს და აფასებს AI-ის მიერ გენერირებული პასუხის გაურკვევლობას.
როგორ მუშაობს ის?
მოდელებისთვის გაურკვევლობის აღქმის უნარის სწავლებით, შესაძლებელი ხდება მათ გამომავალ მონაცემებს (outputs) რისკის ან სანდოობის ეტიკეტი დაერთოს. მაგალითად: თვითმართვად ავტომობილს შეუძლია მიუთითოს, რომ არ არის დარწმუნებული არსებულ სიტუაციაში და შესაბამისად, ჩართოს ადამიანის ჩარევის რეჟიმი. ეს არა მხოლოდ ზრდის უსაფრთხოებას, არამედ ამყარებს მომხმარებელთა ნდობას AI სისტემების მიმართ.
capsa_torch.wrapper() სადაც შედეგი შედგება როგორც პროგნოზისგან, ისე რისკისგან:
დასკვნა
MIT-ის გუნდი გვიჩვენებს, რომ AI-ის მომავალი მხოლოდ უფრო ჭკვიანი გახდომა არ არის, არამედ, პირველ რიგში, უფრო უსაფრთხო და სამართლიანი ფუნქციონირებაა. NetCare-ში გვჯერა, რომ ხელოვნური ინტელექტი მხოლოდ მაშინ ხდება ჭეშმარიტად ღირებული, როდესაც ის გამჭვირვალეა საკუთარი შეზღუდვების მიმართ. ისეთი მოწინავე ინსტრუმენტებით, როგორიცაა Capsa, თქვენც შეგიძლიათ ეს ხედვა პრაქტიკაში განახორციელოთ.