信頼性

近ごろ、人工知能は様々な分野でめざましい発展をとげ、暮らしにも深く入り込みつつあります。買い物をする時、病気の診察を受ける時、車に乗る時など、様々な場面で人工知能の恩恵を受けていることに気づかれる方も多いのではないでしょうか。しかし、従来の人工知能は、高度な計算によって結論を導き出すものの、その思考の道筋が人間には理解しづらいという問題を抱えていました。例えるなら、複雑な計算式を解く魔法の箱のようなものです。答えはすぐに出てきますが、どのような計算が行われているのか、なぜその答えになるのかは全くわかりません。このような、いわゆる「ブラックボックス」問題は、人工知能への信頼を損なう大きな要因となっていました。 例えば、健康診断で人工知能が病気を指摘しても、その理由がわからなければ、医師も患者も安心してその判断を受け入れることはできません。車の自動運転で、人工知能が急ブレーキをかけても、なぜブレーキをかけたのかがわからなければ、運転者は不安を感じるでしょう。また、融資の審査で人工知能が却下した場合、その理由がわからなければ、融資を申し込んだ人は納得できないばかりか、改善点もわかりません。 そこで、人工知能の判断の道筋を人間が理解できるようにする「説明可能な人工知能」、いわゆる説明可能な人工知能の必要性が高まってきました。説明可能な人工知能は、人工知能のブラックボックス問題を解決し、人工知能の信頼性と透明性を高めるための重要な技術として注目を集めています。説明可能な人工知能によって、人工知能がどのように考え、どのような根拠で判断を下したのかがわかるようになれば、私たちは安心して人工知能を利用し、その恩恵をより享受できるようになるでしょう。人工知能が社会に受け入れられ、より良い社会を実現するためにも、説明可能な人工知能の開発と普及が不可欠と言えるでしょう。