استفاده از هوش مصنوعی (AI) گفتگو های قابل توجهی را به ویژه به دلیل پیدایش نسبتاً نو و سرشت غیرقابل پیش بینی آن به سوی خود جلب کرده است و کماکان بحث های گسترده ای در مورد امن ترین و اخلاقی ترین رویکردها، برای برپایی آن ادامه دارد.
این راهنما به استفاده از هوش مصنوعی جعبه سیاه، سفید و ارزیابی شایستگی های نسبی آنها می پردازد. این بحث فراتر از گفتمان نظری صرف است، زیرا بر تدوین قوانین و سیاست‌های مختلف تأثیر گذاشته و انواع مزایا و خطرات درک شده آن را منعکس می‌کند.
هوش مصنوعی جعبه سفید
به طور معمول، سیستم های هوش مصنوعی با پردازش داده های موجود به نتایج منطقی می رسند. این نتیجه‌گیری‌ها ممکن است مانند یک سیستم سنجش برای تأیید یا رد یک برنامه و یا تولید داده‌های جدید مانند نوشتن ایمیل عمل کنند. هوش مصنوعی جعبه سفید با شفافیت در عملکرد الگوریتمی و فرآیندهای تصمیم گیری آن مشخص می شود.
یک سیستم هوش مصنوعی را در نظر بگیرید که برای ارزیابی درخواست های وام برای تعیین واجد شرایط بودن متقاضی تعیین شده است. سیستم‌های هوش مصنوعی جعبه سفید، آشکارا فرآیند تحلیل خود را از جمله معیارهای در نظر گرفته شده و منطق پشت نتیجه‌گیری‌هایشان را افشا می‌کنند. این شفافیت کاربران و توسعه دهندگان هوش مصنوعی را قادر می سازد تا عوامل موثر بر تصمیم گیری هوش مصنوعی را درک کرده و راه حل های بالقوه آن را پیش بینی کنند.
هوش مصنوعی جعبه سفید اغلب از مدل‌های یادگیری ماشینی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم و سیستم‌های مبتنی بر قانون استفاده می‌کند، که سادگی و قابل پیش بینی بودن آنها را به ویژه برای بخش هایی مانند تجارت “که در آن شفافیت بسیار ارزشمند است” مناسب می کند.
هوش مصنوعی جعبه سیاه
هوش مصنوعی جعبه سیاه که بدون افشای مکانیسم های درونی فرآیند تصمیم گیری خود عمل می کند. ورودی‌ها به سیستم وارد شده و خروجی‌ها دریافت می‌شوند، اما کدهای زیربنایی و مسیرهای منطقی غیرقابل دسترس باقی می‌مانند. برای مثال، در مورد پردازش درخواست وام، هوش مصنوعی ممکن است بدون افشای معیارهای تصمیم‌گیری، درخواست‌ها را تأیید یا رد کند.
هوش مصنوعی جعبه سیاه به دلیل دقت در پیشبینی مشهور است و اغلب از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و پیچیده استفاده می‌کند که پیچیدگی‌های آن فراتر از درک کامل انسان است.
از لحاظ تاریخی، هوش مصنوعی جعبه سیاه به دلیل کمک های پیشگامانه اش، یک استاندارد مهم در این صنعت بوده، ولی استفاده از آن در بخش های خاصی به دلیل عدم شفافیت کاهش یافته است. با این وجود، هوش مصنوعی جعبه سیاه هنوز منسوخ نشده و نتایج استثنایی را ارائه می دهد که برای تحقیقات پیاپی هوش مصنوعی حیاتی است.
مقایسه این دو با هم
درک پویایی عملیاتی هوش مصنوعی جعبه سفید و جعبه سیاه سوال مهمی را مطرح می کند، که در حقیقت، هر کدام کاربرد ویژه خود را دارند و با تناسب به موضوع و بسته به زمینه فعالیت متفاوت است. برای کسب‌وکارهایی که داده‌های حساس را مدیریت می‌کنند یا خدمات ارائه میدهند، درک الگوریتم‌های هوش مصنوعی آنها بسیار مهم است که هوش مصنوعی جعبه سفید را به گزینه بهتری تبدیل می‌کند. با این حال، این اهمیت هوش مصنوعی جعبه سیاه را نیز تضعیف نمی کند. اگرچه دیگر معیار صنعت نیست، اما نقش مهمی در پیشرفت هوش مصنوعی ایفا کرده و راندمان عملیاتی و پتانسیل بالای آن برای پیشرفت های آینده قابل توجه است.
به طور خلاصه، هوش مصنوعی جعبه سفید برای کاربردهای صنعتی و بهره برداری ترجیح داده می شود و این در حالی است که هوش مصنوعی جعبه سیاه دارای پتانسیل پیشرفت های قابل توجهی برای آینده فناوری هوش مصنوعی می باشد.
ادغام مدل‌های هوش مصنوعی جعبه سفید و جعبه سیاه
همکاری بین مدل‌های هوش مصنوعی جعبه سفید و جعبه سیاه امکان‌پذیر است. یکی از نمونه های قابل توجه استفاده از مدل های تفسیرپذیری دنباله دار است و این مدل‌ها در تجزیه و تحلیل گذشته‌نگر فرآیندهای تصمیم‌گیری مدل‌های هوش مصنوعی مؤثر هستند. اگرچه مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است تصمیم های خود را به طور طبیعی توضیح ندهند، اما مدل‌های تفسیرپذیری این تحلیل ها را آسان می‌کنند. این هم افزایی بی عیب هم نیست، اما با ترکیب کارایی عملیاتی هوش مصنوعی جعبه سیاه با شفافیت هوش مصنوعی جعبه سفید، برتری قابل توجهی را به همراه دارند.
در بخش‌های تنظیم‌شده خاصی که استفاده از هوش مصنوعی جعبه سیاه برای عملیات روزمره محدود است، همچنان می‌توان از آن به عنوان مکانیزم تأیید استفاده کرد. سناریویی را در نظر بگیرید که در آن تصمیم در ابتدا توسط هوش مصنوعی جعبه سفید پردازش می شود، سپس همان سازمان ممکن است از هوش مصنوعی جعبه سیاه برای ارزیابی مجدد این تصمیم استفاده کند و در نتیجه صحت تصمیم اولیه تأیید شود. این رویکرد استفاده از هر دو نوع هوش مصنوعی، عملکرد را افزایش داده و مزایای استفاده کاربران را به حداکثر می رساند.
فرصت ها و چالش های این دوگانه هوش مصنوعی
مزایای هوش مصنوعی جعبه سفید:
تصمیم گیری در بخش عمومی: هوش مصنوعی جعبه سفید که به دلیل داشتن شفافیت و کارآیی شناخته می شود، می‌تواند فرآیندهای تصمیم‌گیری در بخش عمومی را ساده‌تر کرده تا این فرآیندها بتواند با دستورالعمل‌های رسمی هماهنگ شده و تاخیرهای اداری را کاهش دهند.
شفافیت بخش حقوقی: در حوزه حقوقی، هوش مصنوعی جعبه سفید شفافیت را افزایش داده و با کمک به فرآیندهای قضاوت، به نگرانی‌های دیرینه در این بخش پایان می دهد.
تصمیم‌گیری در محیط‌های قانونمند: شفافیت هوش مصنوعی جعبه سفید مطابقت فرایندها با مقررات سازمانی در محیط‌هایی مانند مؤسسات آموزشی، که استانداردهای مشخصی دارند را تضمین می‌کند.
بررسی و بهبود فرآیند: وضوح ارائه شده توسط هوش مصنوعی جعبه سفید، سازمان ها را قادر می سازد تا رویه های موجود خود را ارزیابی و اصلاح کنند. با استفاده از هوش مصنوعی تغییر متغیرها و پیشبینی نتیجه ای که بر کل فرآیندها می گذارند، می تواند نشان دهد که چگونه نتایج مبتنی بر تغییرات در کل فرایند تأثیر می گذارند.
پذیرش در زمینه‌های حساس: صنایعی که با مسائل مهمی مانند مسائل امنیتی و حقوقی سر و کار دارند، معمولاً در مورد پذیرش هوش مصنوعی مردد هستند. این سازمانها ممکن است هوش مصنوعی جعبه سفید را قابل قبول‌تر بدانند و این باور به طور بالقوه می تواند فرایند ادغام هوش مصنوعی در این زمینه‌ها را تسریع بخشد.
با این حال، مهم است که اذعان کنیم که استفاده از هوش مصنوعی جعبه سفید ممکن است به دلیل کاربردهای کمتر پیچیده ای که این فناوری در آن استفاده می شود، به اندازه هوش مصنوعی جعبه سیاه به پیشرفت های پیشگامانه منجر نشود و پیشرفت در هوش مصنوعی جعبه سفید ممکن است به سرعت پیشرفت نکند. علاوه بر این، نیاز هوش مصنوعی جعبه سفید به توضیح فرآیندهای استدلالی خود می‌تواند منجر به کندتر شدن زمان عملیات شده و آن را برای سناریوهای بیدرنگ نا مناسب کند.
مزایای هوش مصنوعی جعبه سیاه
کاربرد بخش مالی: تا کنون توانایی هوش مصنوعی جعبه سیاه برای پردازش کارآمد حجم زیادی از داده های مالی شناخته شده است، که بوسیله آن می تواند فرایند پیش بینی و رهنمود های بازار را آسان کرد.
توسعه سریع هوش مصنوعی: هوش مصنوعی جعبه سیاه با کمترین آموزش انسانی می‌تواند سریع‌تر از هوش مصنوعی جعبه سفید تکامل یابد و فرصت‌هایی را برای پیشرفت‌های سریع‌تر و کارآمدتر در فناوری هوش مصنوعی ارائه دهد.
پرداختن به محدودیت های انسانی: هوش مصنوعی جعبه سیاه به ویژه در زمینه هایی که درک انسان در آن کافی نیست، مانند کشف نادرستی یا مطالعه الگوهای رفتاری در گونه های زیستی غیر انسانی، ارزشمند است.
از جمله چالش‌های هوش مصنوعی جعبه سیاه شک و تردید فزاینده نسبت به الگوریتم‌های غیرشفاف هوش مصنوعی است که منجر به تردید در پذیرش، به‌ویژه در زمینه‌های دانشگاهی و سایر زمینه‌های حیاتی می‌شود. علاوه بر این، عدم مشاهده عملکرد داخلی هوش مصنوعی جعبه سیاه، نگرانی‌هایی را در مورد جانب داری نادرست و پافشاری بیخردانه احتمالی در تصمیم گیری ایجاد کرده و کاربرد آن را در بخش‌هایی که بی‌طرفی حیاتی است، مانند صنعت قضایی و وکالت مشکل‌ساز می‌کند. علاوه بر این، ناتوانی در تأیید نتایج هوش مصنوعی جعبه سیاه کماکان یک چالش مهم است.
نتیجه
هوش مصنوعی جعبه سفید و جعبه سیاه دو پارادایم متمایز، در توسعه هوش مصنوعی را در بر می گیرند: یکی شفافیت الگوریتمی کامل را در اولویت قرار می دهد، در حالی که دیگری با وجود عدم درک جامع از مکانیسم های آنها، پیشرفت های هوش مصنوعی را به همراه دارد. روندهای نظارتی فعلی به سمت احتیاط بیشتر گرایش دارند، اما هوش مصنوعی جعبه سیاه را از ملاحظات آینده حذف نمی کنند و همانطور که این فناوری نوین پیشرفت می کند، می توانیم پیش بینی کنیم که هر دو نوع هوش مصنوعی به طور گسترده مورد استفاده قرار گرفته و صرف نظر از درک کامل ما از عملکرد درونی آنها ما را به سمت پیشرفت تکنولوژی سوق دهند.
سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.
Click for reference
