Компания IBM объявила о создании технологии, которая призвана обеспечить новый уровень прозрачности средств искусственного интеллекта, позволяя корпоративным заказчикам в большей степени использовать их возможности.

Облачный сервис, предлагаемый в рамках IBM Cloud, автоматически обнаруживает предвзятость в работе средств ИИ от разных производителей и интерпретирует ход выработки ими решений.

В целях обеспечения глобального обмена опытом в решении вопроса тенденциозности ИИ, IBM Research опубликует в открытых сообществах разработчиков инструментарий и методические рекомендации для обнаружения и снижения степени предвзятости средств ИИ.

«Корпорация IBM первой предложила принципы обеспечения доверия и прозрачности в разработке ИИ-технологий, — заявил Дэвид Кенни, старший вице-президент подразделения когнитивных решений в IBM. — Пора эти принципы начать применять на практике. Мы предлагаем новый уровень прозрачности и контроля для бизнес-пользователей ИИ в целях снижения потенциального риска от некорректной работы механизмов выработки решений».

Опрос, проведенный IBM Institute for Business Value, показал, что 82% корпораций планируют внедрение средств ИИ, но при этом 60% опасаются дополнительной ответственности, а 63% считают, что собственными силами не смогут на должном уровне использовать новые технологии.

Новые возможности IBM Cloud по повышению уровня доверия и прозрачности ИИ работают с моделями, созданными такими фреймворками машинного обучения и сред для разработчиков, как Watson, Tensorflow, SparkML, AWS SageMaker и AzureML. То есть, пользователи большинства популярных фреймворков и сред смогут использовать новый инструментарий. Кроме того, предлагаемый сервис можно настроить под индивидуальные факторы принятия решений любого бизнес-процесса.

Полностью автоматизированный программный сервис разъясняет ход выработки решений и обнаруживает тенденциозность ИИ-моделей в ходе их выполнения, фиксируя моменты потенциальной предвзятости. Более того, сервис вырабатывает рекомендации по наполнению моделей дополнительной информацией в целях снижения уровня обнаруженной тенденциозности.

Разъяснения даются в наглядном виде, с указанием факторов, которые повлияли на выбор направления решения, степени доверия к предложенному решению и факторов, определивших эту степень. Система ведет дневник показателей точности моделей, которые могут понадобится в целях улучшения обслуживания клиентов, соблюдения нормативных актов и комплаенса (например, GDPR).

Данный функционал доступен через графические панели управления и дает бизнес-пользователям уникальную возможность для понимания, объяснения и контроля за ходом выработки искусственным интеллектом решений в отсутствие специальных навыков и знаний у бизнес-пользователей.

IBM также объявила о запуске консалтинговых услуг по оказанию содействия в создании бизнес-процессов и интерфейсов «человек — ИИ» для дальнейшей минимизации предвзятости алгоритмов.

IBM Research выложит в открытый доступ инструментарий AI Fairness 360 — библиотеку новых алгоритмов, исходного кода и методических материалов для того, чтобы академическое сообщество, ученые и эксперты по работе с данными могли встраивать функционал обнаружения предвзятости в собственные модели машинного обучения.