科技部、臺大新突破 解釋AI判讀

科技部長陳良基11日指出，臺大AI中心開發出「可解釋性人工智慧」（XAI），除了有更高辨識率的人臉辨識能力，也可以更有條理解釋AI產出結果，增進使用者對AI的信任度。圖／顏謙隆

科技部長陳良基11日指出，臺大AI中心開發出「可解釋性人工智慧」（XAI），除了有更高辨識率的人臉辨識能力，也可以更有條理解釋AI產出結果，增進使用者對AI的信任度。

科技部表示，現階段AI只有看到輸入資料和輸出結果，不知道中間判斷依據，就像黑盒子一樣，如果能理解AI如何做出判斷，確認決策合理性，未來可以進一步改善和強化AI模型的可靠性。

臺大AI中心的徐宏民教授團隊近期開發出「可解釋性AI模組xCos」，可以嵌合在各種人臉辨識模型中，讓系統直接說明人臉辨識的相似度和背後原因，XAI技術可以擴展到其他關鍵性人工智慧決策，包括能源、醫療、工業製造等。

陳良基舉例，如果要說一個人很帥，會用身高、眼睛、鼻子等指標來判斷，但是AI判定參數可能有上億個，AI可以自動從上億個參數中決定哪些比較重要，這就是外界想要了解的AI決策黑盒子。他認爲，這個研究成果解決了全世界夢寐以求想要解決的問題，不只是技術精進，更掌握全球未來發展的趨勢，讓全世界看到臺灣AI的重要性。