Mga Key Takeaway
- Ang mga kumpanya ay lalong gumagamit ng AI na nagpapaliwanag kung paano ito nakakakuha ng mga resulta.
- Ang LinkedIn kamakailan ay tumaas ang kita ng subscription nito pagkatapos gamitin ang AI na hinulaan ang mga kliyenteng nasa panganib na kanselahin at inilarawan kung paano ito nakarating sa mga konklusyon nito.
- Sinabi ng Federal Trade Commission na maaaring imbestigahan ang AI na hindi maipaliwanag.
Ang isa sa pinakamainit na bagong trend sa software ay maaaring artificial intelligence (AI) na nagpapaliwanag kung paano nito nagagawa ang mga resulta nito.
Explainable AI ay nagbabayad habang sinusubukan ng mga kumpanya ng software na gawing mas nauunawaan ang AI. Kamakailan ay pinalaki ng LinkedIn ang kita ng subscription nito pagkatapos gamitin ang AI na hinulaang may panganib na kanselahin ang mga kliyente at inilarawan kung paano ito nakarating sa mga konklusyon nito.
"Ang maipaliwanag na AI ay tungkol sa pagiging mapagkakatiwalaan ang output gayundin ang pag-unawa kung paano nakarating ang makina doon," sinabi ni Travis Nixon, ang CEO ng SynerAI at Chief Data Science, Financial Services sa Microsoft, sa Lifewire sa isang email interview.
"'Paano?' ay isang tanong na ibinibigay sa maraming AI system, lalo na kapag ang mga desisyon ay ginawa o ang mga output ay ginawa na hindi perpekto, " dagdag ni Nixon. "Mula sa hindi patas na pagtrato sa iba't ibang lahi hanggang sa mapagkakamalang football ang kalbo, kailangan nating malaman kung bakit naglalabas ang mga AI system ng kanilang mga resulta. Kapag naunawaan na natin ang 'paano,' pinoposisyon nito ang mga kumpanya at indibidwal na sumagot ng 'ano ang susunod?'."
Pagkilala sa AI
Ang AI ay napatunayang tumpak at gumagawa ng maraming uri ng mga hula. Ngunit kadalasang naipapaliwanag ng AI kung paano ito nakarating sa mga konklusyon nito.
At pinapansin ng mga regulator ang problema sa pagpapaliwanag ng AI. Sinabi ng Federal Trade Commission na ang AI na hindi maipaliwanag ay maaaring imbestigahan. Isinasaalang-alang ng EU ang pagpasa ng Artificial Intelligence Act, na kinabibilangan ng mga kinakailangan para mabigyang-kahulugan ng mga user ang mga hula ng AI.
Ang Linkedin ay kabilang sa mga kumpanyang nag-iisip na ang AI ay maaaring makatulong sa pagpapalaki ng kita. Dati, ang mga salespeople ng LinkedIn ay umasa sa kanilang kaalaman at gumugol ng malaking halaga ng oras sa pag-filter sa offline na data upang matukoy kung aling mga account ang malamang na patuloy na magnegosyo at kung anong mga produkto ang maaaring interesado sila sa susunod na pag-renew ng kontrata. Upang malutas ang problema, sinimulan ng LinkedIn ang isang programa na tinatawag na CrystalCandle na nakikita ang mga uso at tumutulong sa mga salespeople.
Sa isa pang halimbawa, sinabi ni Nixon na sa paggawa ng isang modelo ng pagtatakda ng quota para sa sales force ng isang kumpanya, nagawa ng kanyang kumpanya na isama ang maipaliwanag na AI upang matukoy kung anong mga katangian ang tumuturo sa isang matagumpay na bagong sales hire.
"Sa output na ito, nakilala ng management ng kumpanyang ito kung sinong mga salespeople ang ilalagay sa 'fast track' at kung alin ang nangangailangan ng coaching, lahat bago magkaroon ng anumang malalaking problema," dagdag niya.
Maraming Gamit para sa Maipaliwanag na AI
Ang Explainable AI ay kasalukuyang ginagamit bilang gut check para sa karamihan ng data scientist, sabi ni Nixon. Pinapatakbo ng mga mananaliksik ang kanilang modelo sa pamamagitan ng mga simpleng pamamaraan, tinitiyak na walang ganap na sira, pagkatapos ay ipadala ang modelo.
"Ito ay bahagi dahil maraming organisasyon ng data science ang nag-optimize ng kanilang mga system sa paligid ng 'time over value' bilang isang KPI, na humahantong sa mga minamadaling proseso at hindi kumpletong mga modelo," dagdag ni Nixon.
Nag-aalala ako na ang blowback mula sa mga iresponsableng modelo ay maaaring maibalik ang industriya ng AI sa seryosong paraan.
Kadalasan ay hindi kumbinsido ang mga tao sa mga resulta na hindi maipaliwanag ng AI. Sinabi ni Raj Gupta, ang Chief Engineering Officer sa Cogito, sa isang email na sinuri ng kanyang kumpanya ang mga customer at nalaman na halos kalahati ng mga consumer (43%) ay magkakaroon ng mas positibong pananaw sa isang kumpanya at AI kung ang mga kumpanya ay mas tahasang tungkol sa kanilang paggamit ng teknolohiya.
At hindi lang financial data ang nakakakuha ng tulong mula sa maipaliwanag na AI. Ang isang lugar na nakikinabang mula sa bagong diskarte ay ang data ng imahe, kung saan madaling ipahiwatig kung anong mga bahagi ng isang imahe ang iniisip ng algorithm na mahalaga at kung saan madaling malaman ng isang tao kung ang impormasyong iyon ay may katuturan, Samantha Kleinberg, isang associate professor sa Stevens Sinabi ng Institute of Technology at isang eksperto sa maipaliwanag na AI, sa Lifewire sa pamamagitan ng email.
"Mas mahirap gawin iyon sa EKG o tuluy-tuloy na data ng glucose monitor," dagdag ni Kleinberg.
Inihula ni Nixon na ang maipaliwanag na AI ang magiging batayan ng bawat AI system sa hinaharap. At kung walang maipaliwanag na AI, maaaring maging kakila-kilabot ang mga resulta, aniya.
"Inaasahan kong sumulong tayo sa harap na ito nang sapat para ipagwalang-bahala ang maipaliwanag na AI sa mga darating na taon at kung magbabalik-tanaw tayo sa panahong iyon ngayon, nagulat tayo na kahit sino ay magiging baliw na mag-deploy ng mga modelong hindi nila naiintindihan., " Idinagdag niya."Kung hindi natin matugunan ang hinaharap sa ganitong paraan, nag-aalala ako na ang blowback mula sa mga iresponsableng modelo ay maaaring magbalik sa industriya ng AI sa seryosong paraan."
