为什么 DARPA 要研究“可解释的人工智能”？

DARPA (美国国防部高级研究计划局) 研究“可解释的人工智能”的原因是为了确保 AI 系统能够产生可预测、可靠和可解释的结果，同时避免存在安全隐患或产生恶意行为。可解释性 AI 的概念在于增强 AI 系统与其运作方式之间的清晰度和透明度，使人类能够在 AI 系统发生误判时更容易发现错误并采取相应的措施。

以下是在军事、医疗、金融等领域中，DARPA 对可解释性 AI 的研究目标:

1. 军事领域：DARPA 致力于开发安全、可解释的 AI 技术，使 AI系统能够在关键时刻进行决策，并确保这些决策符合军事目的和战略。
2. 医疗领域：研究可解释 AI 技术可以帮助医疗研究人员更深入地了解 AI 系统是如何做出诊断和治疗决策的，从而确保它们能够以患者为中心，提高患者治疗质量。
3. 金融领域：可解释 AI 技术可以使金融监管机构更清楚地了解 AI 系统是如何评估和风险管理的，从而改进监管决策，增强市场对金融系统的信任。

此外，通过提升 AI 系统的可解释性，还可以提高人类在 AI 系统中的参与度和反馈作用。通过对 AI 系统的运作方式有更深入的了解，人类可以更容易地纠正和优化 AI 系统的决定，使其更符合人类的需求。

在许多方面，可解释性 AI 都具有重要意义。虽然目前许多 AI 系统已经在很多任务中取得了显著的成绩，但是它们也面临着缺乏透明度和可解释性的问题。此外，AI 技术在某些情况下可能会导致偏见和歧视，可解释性 AI 系统可以帮助人类发现这些问题并采取措施来解决它们。