人工知能(AI)は、検索エンジンやレコメンデーションシステム、医療分野の高度な診断ツールなど、私たちの日常生活の重要な一部となっています。しかし、AIモデルが複雑化するにつれ、意思決定プロセスが不透明となり、人間にとって解釈しにくい「ブラックボックス」化が進んでいます。このブログ記事では、ブラックボックスAIの概念を深掘りし、これらのシステムをより透明性の高いものにする方法を探ります。 ブラックボックスAIとは、入力から出力までのプロセスが明確に理解できないシステムを指します。これらのAIモデルを駆動するアルゴリズムは複雑な数学的計算を含んでおり、人間にとって解読が困難です。このような透明性の欠如は、信頼性、説明責任、倫理的な意思決定に関する問題を引き起こす可能性があります。 Black Box AIのリスク。 説明可能性の欠如: 意思決定のプロセスが理解できないため、システムを信頼するこ