Thiếu minh bạch của thuật toán AI – Thách thức cần khắc phục

Sự phức tạp và thiếu minh bạch của các thuật toán AI đang đặt ra thách thức lớn cho việc giám sát và kiểm soát công nghệ này.

Nguyên nhân dẫn đến thiếu minh bạch

Có một số nguyên nhân chính dẫn đến tính mờ ám của các thuật toán AI:

Sử dụng học sâu và học máy

Các thuật toán học sâu và học máy thường quá phức tạp, vận hành như hộp đen khiến con người khó hiểu được logic bên trong.

Tính tự học và tự phát triển của AI

Khi được huấn luyện với lượng dữ liệu lớn, AI có thể tự rút ra các mô hình và quy luật mà ngay cả lập trình viên cũng không thể dự đoán trước.

Bảo mật thương mại

Nhiều công ty giữ bí mật thuật toán để bảo vệ lợi thế cạnh tranh, khiến AI thiếu tính minh bạch.

Hậu quả của sự thiếu minh bạch

Tính mờ ám của AI dẫn đến các hệ lụy sau:

• Khó phát hiện lỗi, sự thiên vị hoặc phân biệt đối xử trong hệ thống AI.
• Cản trở việc giám sát và kiểm định độ an toàn, công bằng của AI.
• Tạo ra sự hoài nghi và lo ngại của người dân đối với các hệ thống AI hộp đen.
• Gây khó khăn cho việc xác định trách nhiệm pháp lý khi AI gây ra thiệt hại.

Giải pháp nâng cao tính minh bạch cho AI

Để giải quyết vấn đề trên, cần có các biện pháp sau:

• Khuyến khích các công ty công khai thuật toán và cho phép kiểm định độc lập.
• Xây dựng các tiêu chuẩn về minh bạch cho các hệ thống AI của chính phủ.
• Áp dụng các công nghệ mới giúp giải thích được logic hoạt động của AI.
• Yêu cầu công ty cung cấp tài liệu về thuật toán khi AI gây tổn thất cho người dùng.
• Xây dựng cơ quan giám sát và kiểm định AI độc lập.

Việc nâng cao tính minh bạch của các hệ thống AI sẽ giúp xã hội kiểm soát được công nghệ này, đồng thời cũng thúc đẩy sự đổi mới sáng tạo và ứng dụng AI đúng đắn, mang lại lợi ích chung.