AI Umum

Membuka Kotak Hitam AI: Peneliti di Imperial College London Mengusulkan Kerangka Pembelajaran Mesin untuk Membuat AI Mampu Menjelaskan Dirinya

Pendahuluan

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI) yang berkembang pesat, kita telah menyaksikan terobosan luar biasa dalam kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP). Dari asisten virtual yang dapat berkomunikasi dengan lancar hingga model bahasa yang dapat menghasilkan teks seperti manusia, potensi aplikasinya benar-benar mencengangkan. Namun, seiring dengan semakin canggihnya sistem AI ini, mereka juga menjadi semakin kompleks dan buram, beroperasi sebagai “kotak hitam” yang tidak dapat dipahami – hal ini menjadi perhatian dalam domain penting seperti kesehatan, keuangan, dan peradilan pidana.

Kerangka Evaluasi untuk Penjelasan AI

Sebuah tim peneliti dari Imperial College London telah mengusulkan kerangka kerja untuk mengevaluasi penjelasan yang dihasilkan oleh sistem AI, memungkinkan kita untuk memahami alasan di balik keputusan mereka. Inti dari pekerjaan mereka terletak pada pertanyaan mendasar: Bagaimana kita dapat memastikan bahwa sistem AI membuat prediksi untuk alasan yang tepat, terutama dalam skenario berisiko tinggi di mana nyawa manusia atau sumber daya yang signifikan dipertaruhkan?

Para peneliti telah mengidentifikasi tiga kelas penjelasan berbeda yang dapat diberikan oleh sistem AI, masing-masing dengan struktur dan tingkat kompleksitasnya sendiri:

  • Penjelasan Bentuk Bebas: Ini adalah bentuk yang paling sederhana, terdiri dari urutan proposisi atau pernyataan yang mencoba membenarkan prediksi AI.
  • Penjelasan Deduktif: Berdasarkan penjelasan bentuk bebas, penjelasan deduktif menghubungkan proposisi melalui hubungan logis, membentuk rantai penalaran yang mirip dengan proses berpikir manusia.
  • Penjelasan Argumentatif: Yang paling rumit dari ketiganya, penjelasan argumentatif meniru perdebatan manusia dengan menyajikan argumen dengan premis dan kesimpulan, yang dihubungkan melalui hubungan dukungan dan serangan.

Para peneliti telah meletakkan dasar untuk kerangka evaluasi yang komprehensif dengan mendefinisikan kelas-kelas penjelasan ini. Tetapi pekerjaan mereka tidak berhenti di situ.

Properti Penjelasan

Untuk memastikan validitas dan kegunaan penjelasan ini, para peneliti telah mengusulkan seperangkat properti yang disesuaikan dengan setiap kelas penjelasan. Misalnya, penjelasan bentuk bebas dievaluasi untuk koherensi, memastikan bahwa proposisi tidak saling bertentangan. Di sisi lain, penjelasan deduktif dinilai untuk relevansi, non-sirkularitas, dan non-redundansi, memastikan bahwa rantai penalaran secara logis masuk akal dan bebas dari informasi yang berlebihan. Penjelasan argumentatif, yang paling kompleks, menjadi sasaran evaluasi yang ketat melalui properti seperti kesetiaan dialektis dan akseptabilitas. Properti ini memastikan bahwa penjelasan secara akurat mencerminkan keyakinan sistem AI dalam prediksinya dan bahwa argumen yang disajikan secara logis konsisten dan dapat dipertahankan.

Metrik Kuantitatif

Tetapi bagaimana kita mengukur properti ini? Para peneliti telah menyusun metrik cerdik yang memberikan nilai numerik pada penjelasan berdasarkan kepatuhan mereka terhadap properti yang ditentukan. Misalnya, metrik koherensi (Coh) mengukur tingkat koherensi dalam penjelasan bentuk bebas, sedangkan metrik akseptabilitas (Acc) mengevaluasi kesesuaian logis dari penjelasan argumentatif.

Signifikansi

Pentingnya penelitian ini tidak dapat dilebih-lebihkan. Kita mengambil langkah penting menuju membangun kepercayaan pada sistem ini dengan menyediakan kerangka kerja untuk mengevaluasi kualitas dan kemiripan manusia dari penjelasan yang dihasilkan AI. Bayangkan masa depan di mana asisten AI dalam layanan kesehatan tidak hanya dapat mendiagnosis penyakit tetapi juga memberikan penjelasan yang jelas dan terstruktur untuk keputusan mereka, memungkinkan dokter untuk meneliti alasannya dan membuat pilihan yang tepat. Selain itu, kerangka kerja ini berpotensi untuk mendorong akuntabilitas dan transparansi dalam sistem AI, memastikan bahwa mereka tidak melanggengkan bias atau membuat keputusan berdasarkan logika yang cacat. Saat AI meresap ke lebih banyak aspek kehidupan kita, perlindungan seperti itu menjadi sangat penting.

Kesimpulan

Para peneliti telah menyiapkan panggung untuk kemajuan lebih lanjut dalam AI yang dapat dijelaskan, mengundang kolaborasi dari komunitas ilmiah yang lebih luas. Dengan upaya dan inovasi yang berkelanjutan, kita mungkin suatu hari nanti dapat membuka potensi penuh AI sambil mempertahankan pengawasan dan kendali manusia – sebuah bukti harmoni antara kemajuan teknologi dan tanggung jawab etika.