XAI: למידה מהלומדים בבינה מלאכותית

בעידן שבו בינה מלאכותית עולה על בני אדם במשימות מדעיות והנדסיות רבות, הייצוגים הפנימיים שלה נותרים אטומים ומסתוריים. מאמר חדש ב-arXiv טוען שבינה מלאכותית הסברית (XAI) בשילוב חשיבה סיבתית מאפשרת 'למידה מהלומדים'. גישה זו פותחת דלתות חדשות לגילוי, אופטימיזציה ואימות מערכות AI, ומשנה את הדרך שבה בני אדם משתפים פעולה עם מכונות. המאמר מתמקד בשלושה תחומים מרכזיים: גילוי, אופטימיזציה ואימות. ב-XAI, שיטות הסבר מאפשרות לחלץ מנגנונים סיבתיים מדגמי יסוד גדולים. כך, במקום להסתמך על 'קופסה שחורה', חוקרים יכולים להבין כיצד AI מגיעה לתובנותיה. החוקרים מדגישים כי שילוב זה מנחה עיצוב וולטורי ובקרה של מערכות, ומבטיח תוצאות אמינות יותר. בנוסף, XAI תומכת באמון ובאחריות בתחומים בעלי סיכון גבוה, כמו רפואה או תעופה. לפי הדיווח, הסברים אלה מאפשרים לבני אדם ללמוד ממכונות ולשפר את תהליכי העבודה. המאמר מציין כי דגמי יסוד, כמו GPT או Llama, משמשים כבסיס להפקת ידע חדש, אך רק דרך XAI ניתן להבטיח שקיפות. האתגרים העיקריים כוללים נאמנות ההסברים (האם הם משקפים את הפעולה האמיתית של המודל), הכללה למקרים חדשים והנגשה למשתמשים שאינם מומחים. החוקרים מציעים כי XAI יכולה לשמש מסגרת מאחדת לשיתוף פעולה בין בני אדם ל-AI במדע ובנדסה. בישראל, שבה חברות כמו Mobileye משקיעות ב-AI בטוח, גישה זו רלוונטית במיוחד. למנהלי עסקים, XAI פירושה הזדמנות לשלב AI באופן אחראי. כדאי לבחון כלים כמו SHAP או LIME כצעד ראשון. מה תהיה ההשפעה על חדשנות ישראלית?