Wat is AI-blackbox? Hoe werken ze?

Als we aan zwarte dozen denken, denken we vaak aan apparaten voor gegevensregistratie die voornamelijk in vliegtuigen worden gebruikt. Black box AI is echter een heel ander concept.

De AI black box is geen fysiek apparaat. Een AI-blackbox is een virtuele entiteit. Ze bestaan ​​alleen in algoritmen, gegevens en computersystemen.

Black box AI is een concept dat verwijst naar autonome besluitvorming in AI-systemen. Laten we eens gedetailleerd kijken naar black box AI, hoe ze werken en de zorgen eromheen.

Wat is AI-blackbox?

Black box AI is een onafhankelijk systeem dat beslissingen kan nemen zonder uit te leggen hoe deze beslissingen tot stand zijn gekomen. Dat is een eenvoudige definitie van black box AI.

Deze definitie omvat echter de essentie van kunstmatige intelligentie . AI-systemen zijn ontworpen om te leren, gegevens te analyseren en beslissingen te nemen op basis van de patronen en correlaties die ze leren. De definitie omvat echter ook zorgen rond AI.

We zullen deze zorgen voorlopig terzijde schuiven als we kijken naar hoe AI-zwarte dozen werken.

Hoe werkt black box-AI?

Er zijn 3 hoofdcomponenten geïntegreerd om een ​​AI-blackbox te creëren. Deze vormen samen een raamwerk dat een zwarte doos vormt:

• Machine Learning- algoritmen : Deep Learning-algoritmen werken doordat AI kan leren van gegevens, patronen kan identificeren en beslissingen of voorspellingen kan doen op basis van die patronen.
• Rekenkracht : Black box AI vereist aanzienlijke rekenkracht om de grote hoeveelheden benodigde gegevens te verwerken.
• Gegevens : Er zijn enorme hoeveelheden gegevens nodig, die soms biljoenen woorden bevatten, om de besluitvorming te ondersteunen.

Het principe is dat AI-blackboxes deze drie factoren gebruiken om patronen te herkennen en op basis daarvan beslissingen te nemen. Black box AI kan ook worden getraind door algoritmen aan te passen en gegevens aan te passen.

Systemen worden tijdens de training blootgesteld aan relevante datasets en voorbeeldquery's om hun prestaties te optimaliseren. Dit kan gericht zijn op meetgegevens zoals efficiëntie en nauwkeurigheid.

Na voltooiing van de trainingsfase kunnen zwarte dozen worden ingezet om op basis van aangeleerde algoritmen en patronen zelfstandig beslissingen te nemen. Een gebrek aan transparantie over hoe beslissingen worden genomen, is echter een van de grootste zorgen rond black box AI.

Uitdagingen en risico’s van black box AI

Kunstmatige intelligentie is de meest ontwrichtende technologie die we deze eeuw hebben en er komt zeker veel bij kijken. Als AI zijn belofte wil waarmaken, moeten deze uitdagingen worden aangepakt. Enkele belangrijke zorgen en risico's zijn onder meer:

• Gebrek aan transparantie : Dit kan worden vergeleken met een student die een schriftelijk examen aflegt zonder zijn of haar werk te presenteren. De grootste zorg rond deze technologie is het gebrek aan transparantie over de manier waarop beslissingen worden genomen.
• Verantwoording : Dit is geen perfecte technologie, en AI maakt fouten. Maar waar is de verantwoordelijkheid als de black box AI een fout maakt? Dit heeft ernstige gevolgen, vooral op terreinen als de gezondheidszorg en de financiële wereld.
• Eerlijkheid en vooringenomenheid : het adagium ‘Verkeerde gegevens maken verkeerde beslissingen’ blijft relevant in het tijdperk van kunstmatige intelligentie. AI-systemen zijn nog steeds afhankelijk van de nauwkeurigheid van de gegevens die eraan worden doorgegeven. Als die gegevens vooroordelen bevatten, kunnen deze zich manifesteren in de beslissingen die ze nemen. AI-trends zijn een van de belangrijkste uitdagingen waarmee ontwikkelaars worden geconfronteerd.
• Juridische en ethische implicaties : Dit is een andere factor die kan worden toegeschreven aan het gebrek aan transparantie in deze systemen. Hierdoor kunnen juridische en ethische dilemma’s ontstaan.
• Publieke perceptie en vertrouwen : Ook hier vormt het gebrek aan transparantie de kern van dit probleem. Dit zou het vertrouwen van het publiek in dergelijke systemen kunnen aantasten, waardoor gebruikers terughoudend zouden worden om te vertrouwen op de besluitvormingsprocessen van AI-systemen.

Dit zijn bekende uitdagingen en er worden inspanningen geleverd om transparantere en verantwoordelijkere AI-systemen te ontwikkelen die kunnen ‘laten zien hoe ze werken’.

Hoe ziet de toekomst van black box AI eruit?

AI zal, in welke vorm dan ook, nog lang bij ons blijven. De doos van Pandora is geopend en kan niet meer worden gesloten. Dit is echter nog een vroege technologie en het is niet verwonderlijk dat er uitdagingen en problemen mee gepaard gaan.

Ontwikkelaars werken aan transparantere modellen die veel zorgen over de technologie zullen wegnemen. Een aantal van de stappen die genomen worden zijn:

1. Ethische en juridische kaders : Deskundigen en beleidsmakers werken aan het vaststellen van de juridische en ethische kaders die het gebruik van AI zullen bepalen. Het waarborgen van eerlijkheid en verantwoordelijkheid bij AI-toepassingen is een van de doelstellingen van het beschermen van de privacy.
2. Transparantie : Ontwikkelaars werken aan technieken die inzicht geven in de besluitvormingsstappen van AI-toepassingen. Uiteindelijk is dit bedoeld om vertrouwen in AI-beslissingen op te bouwen door ervoor te zorgen dat gebruikers de logica achter de beslissingen kunnen volgen.
3. Interpreteerbare tools : Deze tools worden ontwikkeld om de onduidelijke beslissingen die black-box AI-systemen nemen te verduidelijken. Uiteindelijk is het doel om instrumenten te ontwikkelen die ‘in actie laten zien’ hoe beslissingen worden genomen.
4. Publiek bewustzijn en educatie : Er bestaan ​​veel mythen rond AI-systemen. Eén manier waarop problemen kunnen worden aangepakt, is door het publiek voor te lichten over AI-technologieën en hun mogelijkheden en beperkingen.
5. Collaboratieve aanpak : dit zijn geen zorgen die beperkt zijn tot één sector of een bepaald deel van de samenleving. Daarom moeten de maatregelen die worden genomen om deze problemen aan te pakken een gezamenlijke aanpak volgen waarbij beleidsmakers, het publiek en ontwikkelaars betrokken zijn.

Dit is nog steeds een ruwe technologie, waardoor de ethische en juridische grenzen niet echt duidelijk zijn. Het aanpakken van de zorgen rond black box AI is van cruciaal belang voor de toekomst en ontwikkeling ervan.