Искусственный интеллект на страже здоровья: новый подход к объяснимости

от

Автор: Денис Аветисян

В статье предлагается инновационная методика, позволяющая контролировать и интерпретировать решения искусственного интеллекта в сфере здравоохранения, используя принципы эпидемиологического надзора.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагаемый подход, названный AI Epidemiology, обеспечивает объяснимость моделей за счет анализа результатов их работы и взаимодействия с экспертами, а не внутренних вычислений.

Несмотря на растущую сложность систем искусственного интеллекта, обеспечение их прозрачности и управляемости остается сложной задачей. В данной работе, озаглавленной ‘AI Epidemiology: achieving explainable AI through expert oversight patterns’, предложен новый подход к оценке и контролю над ИИ, использующий принципы популяционного мониторинга, аналогичные эпидемиологическим исследованиям. Суть метода заключается в анализе взаимодействий экспертов с результатами работы ИИ, позволяя выявлять закономерности, предсказывающие потенциальные ошибки и обеспечивая надежный аудит без необходимости глубокого понимания внутренних механизмов модели. Сможет ли этот подход демократизировать контроль над ИИ, предоставив инструменты для оценки и управления экспертам без навыков машинного обучения?

Укоренившиеся Ошибки: За пределами Индивидуальной Экспертизы

Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, экспертные системы зачастую подвержены внедрению систематических ошибок, что ограничивает их надежность. Это происходит из-за того, что алгоритмы машинного обучения, как правило, обучаются на данных, созданных людьми, и могут унаследовать предвзятости или неточности, присутствующие в исходном материале. В результате, даже самые сложные модели могут демонстрировать устойчивые паттерны ошибок, которые не очевидны при обычном тестировании. Данная проблема особенно актуальна в областях, где критически важна точность, таких как медицина или финансы, поскольку она может привести к серьезным последствиям. Для преодоления этой тенденции необходим переход от оценки отдельных случаев к анализу больших объемов данных, генерируемых системой, с целью выявления и устранения скрытых ошибок.

Феномен “экспертной закрепленности” возникает из-за того, что даже самые передовые системы искусственного интеллекта часто опираются на суждения, изначально сформированные человеком, и, следовательно, могут унаследовать присущие им недостатки. Несмотря на кажущуюся объективность алгоритмов, ошибки и предубеждения, заложенные в исходных данных или логике принятия решений, могут быть не только сохранены, но и усилены за счет масштабирования и автоматизации. Это означает, что система, обученная на ошибочных или неполных данных, будет систематически воспроизводить эти ошибки, даже если отдельные эксперты осознают их существование. В результате, несмотря на весь потенциал ИИ, его надежность ограничивается качеством человеческого суждения, которое, будучи подвержено когнитивным искажениям и субъективным оценкам, может быть далеко от совершенства.

Для преодоления проблемы укоренившихся ошибок в экспертных системах, недостаточно полагаться на оценку отдельных специалистов или результатов работы ИИ. Вместо этого, необходим переход к анализу данных, полученных от ИИ, на популяционном уровне. Такой подход позволяет выявить систематические отклонения и тенденции, которые остаются незамеченными при индивидуальном анализе. Исследование больших массивов данных, сгенерированных искусственным интеллектом, позволяет оценить общую надежность системы и определить области, требующие улучшения. Такой метод, фокусируясь на статистической картине ошибок, дает возможность не просто исправить отдельные недочеты, но и предотвратить их повторение в будущем, значительно повышая доверие к результатам, предоставляемым ИИ.

ИИ-Эпидемиология: Управление ИИ в Масштабе

Методология ИИ-эпидемиологии предлагает систематический подход к мониторингу результатов работы систем искусственного интеллекта, аналогичный отслеживанию распространения заболеваний в популяциях. Этот подход предполагает непрерывное наблюдение за выходными данными ИИ для выявления закономерностей, аномалий и потенциальных проблем в работе системы. Используя принципы эпидемиологии, можно количественно оценивать «заболеваемость» ИИ — частоту возникновения ошибок или нежелательных результатов — и отслеживать динамику этих показателей во времени. Такой мониторинг позволяет выявлять тенденции, прогнозировать потенциальные сбои и оценивать общее состояние системы ИИ, обеспечивая возможность оперативного реагирования на возникающие проблемы и повышения её надежности.

Подход, основанный на популяционном мониторинге, позволяет выявлять закономерности ошибок и оценивать общее состояние работоспособности систем искусственного интеллекта. Стандартизированные измерения, используемые в рамках данного подхода, демонстрируют высокую степень согласованности между оценщиками — коэффициент корреляции внутри классов (ICC) составляет 0.89. Это подтверждает надежность и воспроизводимость результатов, полученных при оценке систем ИИ в масштабе, и позволяет проводить объективный анализ их производительности и выявлять потенциальные проблемные области.

Для обеспечения эффективного мониторинга и анализа поведения ИИ в рамках подхода AI Epidemiology, требуется стандартизированный сбор данных, достигаемый посредством использования метода “Logia Grammar”. Данный метод обеспечивает 100% семантическую компрессию, что гарантирует полное и безошибочное сохранение информации, полученной в ходе взаимодействия с экспертами в области ИИ. Это означает, что ни один нюанс или контекст, предоставленный экспертом при оценке работы ИИ, не теряется в процессе записи и анализа, что критически важно для выявления систематических ошибок и оценки общего состояния системы.

Количественная Оценка Рисков и Согласованности ИИ

Методология “AI Эпидемиология” позволяет оценивать уровень риска, связанного с рекомендациями искусственного интеллекта, путем категоризации потенциальных последствий. Данный подход предполагает систематический анализ и классификацию результатов работы ИИ, определяя вероятность и тяжесть нежелательных исходов. Оценка риска проводится на основе ряда параметров, включая точность предоставленной информации и соответствие рекомендаций установленным нормам и правилам. Категоризация последствий позволяет выявлять критические сценарии и разрабатывать стратегии по смягчению рисков, обеспечивая более безопасное и предсказуемое поведение ИИ-систем в различных приложениях.

Для количественной оценки рисков, связанных с использованием ИИ, применяются два ключевых показателя: «Точность» и «Соответствие». Показатель «Точность» ($Accuracy Score$) измеряет фактическую корректность предоставляемой ИИ информацией, определяя процент верных ответов или предсказаний. Показатель «Соответствие» ($Alignment Score$) оценивает степень соответствия рекомендаций ИИ заданным нормам, этическим принципам или установленным руководствам. Оба показателя выражаются в числовом формате, что позволяет проводить объективное сравнение различных моделей ИИ и отслеживать динамику их улучшения в контексте надежности и безопасности.

Метод RAG (Retrieval-Augmented Generation) позволяет автоматизировать процесс оценки Accuracy Score и Alignment Score для рекомендаций ИИ путем сопоставления с эталонными данными и установленными стандартами. В ходе предварительных оценок, RAG продемонстрировал эффективность в 89% случаев, что подтверждает его применимость для количественной оценки рисков и соответствия ИИ.

Данные о вмешательстве экспертов, или «Expert Override», представляют собой ключевой элемент в количественной оценке рисков и соответствия ИИ. Регистрация случаев, когда рекомендации ИИ корректируются специалистами, позволяет выявить систематические ошибки и области несоответствия заданным нормам и стандартам. Эти данные используются для уточнения метрик, таких как «Alignment Score», и повышения точности оценки рисков, поскольку демонстрируют реальные отклонения от ожидаемого поведения ИИ в конкретных сценариях. Анализ частоты и характера «Expert Override» позволяет оценить необходимость дообучения моделей и улучшения механизмов контроля за их работой.

К Объяснимому ИИ: За Гранью Чёрных Ящиков

В отличие от механической интерпретируемости, стремящейся к пониманию внутренних схем искусственного интеллекта, подходы, основанные на установлении соответствий, акцентируют внимание на согласованности между результатами работы ИИ и понятным человеку процессом рассуждений. Вместо того, чтобы разбирать “черный ящик” по отдельным компонентам, данное направление фокусируется на том, чтобы выходные данные модели были логически связаны с входными данными и объяснимы с точки зрения человеческого понимания. Такой подход позволяет не просто узнать, что модель предсказывает, но и почему она пришла к такому выводу, что критически важно для построения доверия и обеспечения надежности систем искусственного интеллекта в различных областях применения.

Методы, подобные SHAP (SHapley Additive exPlanations), играют важную роль в раскрытии логики принятия решений искусственным интеллектом. Данный подход позволяет выявить, какие именно признаки или характеристики входных данных оказывают наибольшее влияние на конкретный прогноз или результат, генерируемый моделью. Вместо абстрактного «черного ящика», SHAP предоставляет количественную оценку вклада каждого признака, позволяя понять, почему модель пришла к определенному выводу. Эта возможность особенно ценна для повышения доверия к ИИ-системам, особенно в критически важных областях, таких как медицина или финансы, где прозрачность и объяснимость решений имеют первостепенное значение. Таким образом, SHAP способствует не просто предсказанию, а пониманию как это предсказание было сделано.

Анализ искусственного интеллекта с помощью методов, заимствованных из эпидемиологии, выявил, что сосредоточение исключительно на объяснении отдельных решений модели может приводить к ошибочным выводам. Вместо этого, для адекватной оценки и повышения надежности ИИ необходим анализ на уровне всей популяции данных. Изучение закономерностей в ошибках и предвзятостях модели применительно ко всей выборке позволяет выявить системные проблемы, которые остаются незамеченными при рассмотрении отдельных случаев. Такой подход, аналогичный изучению распространения заболеваний в популяции, позволяет более точно оценить общее качество и справедливость работы алгоритма, а также выявить потенциальные риски, связанные с его применением.

Проверка предсказаний искусственного интеллекта в реальных условиях, известная как ‘Outcome Tracking’, является ключевым этапом для обеспечения надежности и повышения доверия к этим системам. Вместо того чтобы полагаться исключительно на внутреннюю логику или отдельные объяснения, данный подход предполагает мониторинг результатов работы модели в практических задачах. Это позволяет выявить систематические ошибки, оценить влияние предсказаний на реальные события и, что особенно важно, предоставить ценную обратную связь для дальнейшей оптимизации модели. Анализ результатов в масштабе популяции, а не отдельных случаев, позволяет определить, где модель демонстрирует наибольшую точность, а где требуется доработка, тем самым способствуя созданию более надежных и полезных систем искусственного интеллекта.

Наблюдения за развитием систем искусственного интеллекта неизбежно приводят к осознанию, что любая, даже самая элегантная модель, рано или поздно столкнётся с необходимостью адаптации к реальным условиям эксплуатации. Предложенная концепция AI Epidemiology, с акцентом на наблюдение за результатами и привлечение экспертов для оценки, представляется логичным шагом в направлении управляемости и объяснимости. Как однажды заметил Джон Маккарти: «Наилучшим видом программирования является избежание того, что нужно программировать». Эта фраза отражает суть подхода, где вместо бесконечной оптимизации внутренних механизмов, внимание сосредотачивается на мониторинге наблюдаемых характеристик и взаимодействии с экспертами — своеобразной «реанимации надежды» для моделей, столкнувшихся с непредсказуемостью реальных данных. По сути, это признание того, что архитектура — это не схема, а компромисс, переживший деплой.

Что дальше?

Предложенный подход, хоть и выглядит элегантно на бумаге, неизбежно столкнётся с суровой реальностью эксплуатации. Наблюдение за «выходами» модели, даже под надзором экспертов, — это лишь способ отложить проблему, а не решить её. Рано или поздно, в продакшене найдётся крайний случай, который покажет, что «объяснимость» — это иллюзия, а корреляция — не причинно-следственная связь. Попытки формализовать экспертное мнение, безусловно, полезны, но всегда будут упрощением, а значит — источником ошибок.

Более того, вся эта архитектура «AI Epidemiology» — это ещё один слой абстракции, который необходимо поддерживать и обновлять. Каждый новый алгоритм объяснения потребует новых экспертов, новых метрик и, несомненно, новых способов обхода ограничений. Если код выглядит идеально — значит, его ещё никто не деплоил. Следующим шагом, вероятно, станет попытка автоматизировать и этот процесс, что лишь увеличит сложность и неопределенность.

В конечном итоге, вопрос не в том, как сделать AI «объяснимым», а в том, как смириться с тем, что он остаётся чёрным ящиком. Каждая «революционная» технология завтра станет техдолгом. Возможно, более разумным подходом было бы сосредоточиться на создании систем, которые просто работают, и признать, что идеальной объяснимости не существует.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.15783.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-19 17:00