AIに「この商品がおすすめです」「この画像には異常があります」と示されたとき、なぜそう判断したのか気になりませんか？

結果が正しそうに見えることと、理由を説明できることは別です。今回は、AIのブラックボックス問題を紹介します。

1．ブラックボックス問題とは？

膨大な数の人工ニューロン間の重みを 調整することで学習する深層学習では、人が理解しやすい形で説明することが難しい場合があります。このような説明の難しさは、ブラックボックス問題と呼ばれます。

特に、複雑なモデルでは、仕組みの概要がわかっていても、一つの結果が出た理由を簡潔に説明することは容易ではありません。

2．説明可能なAIとは？

ですが問題解決や産業に活かす際は説明可能であることが重要になっていきます。判断を理解するための技術や考え方として、「説明可能なAI（XAI）」があります。

例えば、画像の判定で注目した領域を示したり、予測に影響した入力項目を可視化したりします。ただし、その説明だけで内部の処理をすべて理解できるわけではなく、因果関係を証明できるとも限りません。

3．AIが書いた「理由」も確認する

生成AIに理由を尋ねると、自然な説明が返ってくることがあります。しかし、その文章が実際の内部処理を忠実に説明しているとは限りません。

説明のもっともらしさだけで判断せず、根拠となるデータ、評価結果、利用できる条件を確認しましょう。用途に応じて、人が確認・修正できる仕組みを用意することも大切です。