حسابرسی عملکرد و دقت مدل های هوش مصنوعی
-
1403/4/23
-
تحقيق و پژوهش
-
5004
-
0
-
0
با توجه به پیشرفتهای چشمگیر در زمینه‌ی هوش مصنوعی در سال‌های اخیر، شاهد تحولات عمیقی در زندگی روزمره‌ی ما هستیم. یکی از برجسته‌ترین این پیشرفت‌ها، ظهور مدل‌های مولد هوش مصنوعی است که می‌توانند متن، تصاویر، موسیقی و دیگر محتواهای خلاقانه را با دقت و توانایی شگفت‌انگیزی تولید کنند. این مدل‌ها، مانند GPT-4 اپن ای و BERT گوگل، نه تنها فناوری‌های پیشرفتهای هستند، بلکه راه را برای نوآوری هموار کرده و آینده همکاری میان انسان و ماشین را شکل می‌دهند.
با این وجود، گسترش این مدل‌های مولد، چالش‌های جدیدی را در زمینه‌های اخلاقی، قانونی و عملی ایجاد می‌کند. اطمینان از عملکرد دقیق، منصفانه و مسئولانه‌ی این مدل‌ها امری ضروری است. در اینجاست که نقش حسابرسی هوش مصنوعی به عنوان محافظی حیاتی برای تضمین انطباق این مدل‌ها با استانداردهای بالای عملکرد و اخلاق، مهم و حیاتی می‌شود.
نیاز به حسابرسی هوش مصنوعی
حسابرسی هوش مصنوعی به منظور اطمینان از صحت عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای اخلاقی بسیار ضروری است. این موضوع به خصوص در زمینه‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و قانونی که در آن اشتباهات ممکن است عواقب جدی داشته باشند، بسیار مهم است. به عنوان مثال، مدل‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در تشخیص‌های پزشکی باید به طور کامل بررسی شوند تا از وقوع تشخیص‌های نادرست جلوگیری شود و ایمنی بیماران تضمین شود.
تقلیل تعصب نیز یکی از جنبه‌های مهم حسابرسی هوش مصنوعی است. مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است توجه بیش از حد به الگوها و تفاوت‌های موجود در داده‌های آموزشی خود داشته باشند و در نتیجه به نتایج ناعادلانه منجر شوند. این مسئله به خصوص در مواردی مانند استخدام، اعطای وام و اجرای قوانین مهم است، زیرا تصمیمات غیرعادلانه می‌توانند نابرابری‌های اجتماعی را تشدید کنند. حسابرسی جامع به شناسایی و کاهش این تعصب‌ها کمک می‌کند و عدالت و برابری را ترویج می‌کند.
ملاحظات اخلاقی نیز در حسابرسی هوش مصنوعی نقش بسیار مهمی دارند. سیستم‌های هوش مصنوعی باید از تولید محتوای ضار یا گمراه‌کننده خودداری کنند، از حریم خصوصی کاربران محافظت کنند و از وقوع آسیب‌های ناخواسته جلوگیری کنند. حسابرسی تضمین می‌کند که این استانداردها رعایت می‌شوند و از کاربران و جامعه محافظت می‌کند. با در نظر گرفتن اصول اخلاقی در حسابرسی، سازمان‌ها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های هوش مصنوعی آنها با ارزش‌ها و معیارهای اجتماعی سازگار هستند.
همچنین، با ظهور قوانین و مقررات جدید در زمینه هوش مصنوعی، انطباق با این مقررات بسیار حائز اهمیت است. به عنوان مثال، قوانین هوش مصنوعی اتحادیه اروپا مقررات سختگیرانه‌ای را برای استفاده از سیستم‌های هوش مصنوعی، به ویژه سیستم‌های پرخطر، تعیین کرده‌اند. بنابراین، سازمان‌ها نیاز دارند تا سیستم‌های هوش مصنوعی خود را بررسی کنند تا با این قوانین مطابقت داشته باشند، از جرایم و مجازات جلوگیری کنند و شهرت خود را حفظ کنند. حسابرسی هوش مصنوعی رویکردی سازمان‌دهی شده است که به سازمان‌ها کمک می‌کند تا انطباق خود را بهبود بخشند و از تغییرات نظارتی پیشروی کنند، خطرات قانونی را کاهش دهند و فرهنگ پاسخگویی و شفافیت را ترویج کنند.
چالش های حسابرسی هوش مصنوعی
مدل‌های حسابرسی مولد به دلیل پیچیدگی و خروجی‌های پویایی که تولید می‌کنند، چالش‌های متعددی دارند. یکی از چالش‌های اصلی، حجم و پیچیدگی داده‌هایی است که این مدل‌ها بر اساس آنها آموزش دیده‌اند. به عنوان مثال، مدل GPT-4 بر روی بیش از 570 گیگابایت متن از منابع مختلف آموزش دیده است، که ردیابی و درک هر جنبه‌ای از آن دشوار می‌شود. حسابرسان نیاز دارند از ابزارها و روش‌های پیچیده برای مدیریت این پیچیدگی بهره‌برداری کنند.
علاوه بر این، ماهیت پویای مدل‌های هوش مصنوعی چالش دیگری را ایجاد می‌کند، زیرا این مدل‌ها به طور مداوم یاد می‌گیرند و تکامل می‌کنند و ممکن است خروجی‌هایی تولید کنند که در طول زمان تغییر کنند. این نیازمندی به بررسی مداوم برای اطمینان از انطباق مناسب است. یک مدل ممکن است با ورودی‌های داده‌های جدید یا تعاملات کاربر سازگار شود، که نیازمندی به حسابرسانی دقیق و پیگیرانه است.
تفسیرپذیری این مدل‌ها نیز یک مانع مهم است. بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی، به خصوص مدل‌های یادگیری عمیق، به دلیل پیچیدگی‌شان معمولاً به عنوان "جعبه‌های سیاه" در نظر گرفته می‌شوند و درک نحوه تولید خروجی‌های خاص برای حسابرسان دشوار است. ابزارهایی مانند SHAP (شاپلی اضافی) و LIME (توضیحات مدل تفسیرپذیر محلی) در حال توسعه هستند تا تفسیرپذیری را بهبود بخشند، اما این حوزه هنوز در حال پیشرفت است و چالش‌های مهمی را برای حسابرسان ایجاد می‌کند.
در نهایت، حسابرسی جامع هوش مصنوعی نیازمند منابع فشرده، قدرت محاسباتی قابل توجه، پرسنل ماهر و زمان است. این می‌تواند برای سازمان‌های کوچکتر چالش برانگیز باشد، زیرا ممیزی مدل‌های پیچیده مانند GPT-4 که تعداد زیادی پارامتر دارند، بسیار اهمیت دارد. اطمینان از کامل و مؤثر بودن این ممیزی‌ها بسیار حائز اهمیت است، اما هنوز چالش بزرگی برای بسیاری از افراد به شمار می‌رود.
روشهایی برای حسابرسی موثر هوش مصنوعی
برای پرداختن به چالش‌های حصول اطمینان از عملکرد و دقت مدل‌های تولیدی، چندین استراتژی را می‌توان به کار گرفت:
نظارت و آزمایش منظم
برای تضمین کارکرد صحیح مدل‌های هوش مصنوعی، نیاز به نظارت و آزمایش مداوم داریم. این به معنای ارزیابی منظم خروجی‌های مدل از لحاظ دقت، ارتباط و رفتار اخلاقی است. برای ساده‌تر کردن این فرآیند، می‌توان از ابزارهای خودکار استفاده کرد. این ابزارها امکان ممیزی در زمان واقعی و مداخلات به موقع را فراهم می‌کنند. با این روش، می‌توانیم بهبودهای لازم را در مدل‌های هوش مصنوعی اعمال کنیم و از عملکرد صحیح آنها اطمینان حاصل کنیم.
شفافیت و توضیح پذیری
برای بهبود شفافیت و قابل فهمی، بسیار مهم است که ابزارها و تکنیک‌های مناسبی استفاده کنیم. از جمله این تکنیک‌ها می‌توان به چارچوب‌های تفسیرپذیر مدل و هوش مصنوعی (XAI) اشاره کرد که به حسابرسان کمک می‌کند تا فرآیندهای تصمیم‌گیری را درک کنند و مسائل محتمل را شناسایی کنند. به عنوان مثال، ابزار "What-If" از گوگل به کاربران اجازه می‌دهد تا رفتار مدل را به صورت تعاملی بررسی کنند و درک بهتر و ممیزی را آسان‌تر کنند. با استفاده از این ابزار، حسابرسان می‌توانند تأثیر تغییرات در ورودی‌ها را بر روی خروجی مدل بررسی کنند و درک بهتری از رفتار مدل به دست آورند. این ابزارها به حسابرسان کمک می‌کنند تا فرآیند ممیزی را بهبود بخشند و تصمیمات مدل را درک کنند.
تشخیص جهت گیری
برای رسیدن به عدالت و کاهش تعصب در استفاده از تکنولوژی، لازم است تکنیک‌های شناسایی و کاهش تعصب را پیاده‌سازی کنیم. این شامل استفاده از مجموعه‌های متنوعی از داده‌های آموزشی، استفاده از الگوریتم‌های عادلانه و ارزیابی منظم مدل‌ها برای تشخیص و کاهش تعصبات است. برای این منظور، ابزارهایی مانند AI Fairness 360 از شرکت IBM معیارها و الگوریتم‌های جامعی را برای شناسایی و کاهش تعصبات ارائه می‌دهند. با استفاده از این ابزارها، می‌توانیم تعصبات موجود در مدل‌های هوش مصنوعی را شناسایی کرده و اقدامات لازم برای کاهش آنها را انجام دهیم. این تکنیک‌ها و ابزارها در جهت ایجاد یک سیستم عادلانه‌تر و بی‌تعصب‌تر در استفاده از هوش مصنوعی بسیار حیاتی هستند.
نظارت انسانی
اضافه کردن نظارت انسانی در فرآیند توسعه و ممیزی هوش مصنوعی می‌تواند مشکلاتی را که سیستم‌های خودکار ممکن است داشته باشند، شناسایی کند. در این رویکرد، کارشناسان انسانی وظیفه بررسی و تأیید خروجی‌های هوش مصنوعی را بر عهده دارند. در محیط‌های پرخطر، نظارت انسانی بسیار حیاتی است تا اعتماد و قابلیت اعتماد را تضمین کنیم. با وجود وجود نظارت انسانی، می‌توانیم از کیفیت و صحت عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی اطمینان حاصل کنیم و در مقابل خطرات ممکن در محیط‌های پرخطر مقاومت کنیم.
چارچوب ها و دستورالعمل های اخلاقی
با پیروی از چارچوب‌های اخلاقی، مانند دستورالعمل‌های اخلاق هوش مصنوعی ارائه شده توسط کمیسیون اروپا، می‌توانیم تضمین کنیم که سیستم‌های هوش مصنوعی با استانداردهای اخلاقی مطابقت داشته باشند. سازمان‌ها باید این دستورالعمل‌های اخلاقی را در فرآیند توسعه و ممیزی هوش مصنوعی به کار بگیرند. همچنین، گواهینامه‌های هوش مصنوعی اخلاقی مانند گواهی‌های IEEE می‌توانند به عنوان معیارهایی برای ارزیابی عملکرد اخلاقی سیستم‌های هوش مصنوعی عمل کنند. این گواهینامه‌ها به سازمان‌ها کمک می‌کنند تا از رعایت مسائل اخلاقی در استفاده از هوش مصنوعی اطمینان حاصل کنند و به جامعه اعتماد بیشتری ایجاد کنند.
نمونه های انجام شده
در دنیای واقعی، برخی مثال‌ها نشان می‌دهند که حسابرسی هوش مصنوعی چقدر مهم و مؤثر است. به عنوان مثال، مدل GPT-3 از OpenAI برای مقابله با اطلاعات نادرست و تبعیض، تحت نظارت مداوم و با دستورالعمل‌های استفاده، تحت ممیزی دقیق قرار می‌گیرد. این رویکرد در GPT-4 نیز توسعه می‌یابد، جایی که OpenAI بیش از شش ماه را برای افزایش ایمنی و هماهنگی پس از آموزش آن صرف کرده است. سیستم‌های نظارتی پیشرفته، شامل ابزارهای حسابرسی بلادرنگ و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF)، برای اصلاح رفتار مدل و کاهش خروجی‌های مضر استفاده می‌شوند.
گوگل نیز چندین ابزار برای افزایش شفافیت و قابل فهمی مدل BERT خود توسعه داده است. یکی از ابزارهای کلیدی آن، ابزار تفسیرپذیری یادگیری (LIT) است که یک پلتفرم بصری و تعاملی را برای کمک به محققان و متخصصان در درک، تجسم و رفع اشکال مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. LIT از متن، تصویر و داده‌های جدولی پشتیبانی می‌کند و برای تجزیه و تحلیل هرچه بهتر انواع مختلف استفاده می‌شود. این شامل ویژگی‌هایی مانند نقشه‌های برجسته، تجسم توجه، محاسبات معیارها و تولید نقشه‌های مخالف است که به حسابرسان کمک می‌کند تا رفتار مدل را درک کنند و تبعیض‌های ممکن را تشخیص دهند.
مدل‌های هوش مصنوعی نقش مهمی در توصیه‌ها و درمان‌های بخش مراقبت‌های بهداشتی ایفا می‌کنند. به عنوان مثال، IBM Watson Health فرآیندهای دقیق حسابرسی را برای سیستم‌های هوش مصنوعی خود اجرا می‌کند تا از دقت و قابلیت اطمینان آنها اطمینان حاصل کند و در نتیجه خطر تشخیص‌ها و برنامه‌های درمانی نادرست را کاهش دهد. Watson به طور مداوم در زمینه انکولوژی مورد حسابرسی قرار می‌گیرد تا تضمین کند که توصیه‌های درمبا توجه به درخواست شما، متن فارسی را به صورت ساده و قابل فهم بازنویسی کردم. در اینجا متن بازنویسی شده قرار دارد:
چندین مثال واقعی نشان می‌دهند که حسابرسی هوش مصنوعی چقدر مهم و مؤثر است. برای مدل GPT-3 از شرکت OpenAI، برای تصحیح اطلاعات نادرست و جلوگیری از تبعیض، نظارت مداوم، بازبینی انسانی و دستورالعمل‌های خاصی تعبیه شده است. این روند در مدل GPT-4 نیز ادامه دارد و شرکت OpenAI بیش از شش ماه برای افزایش ایمنی و همسویی پس از آموزش مدل اختصاص داده است. از سیستم‌های نظارتی پیشرفته، ابزارهای حسابرسی بلادرنگ و یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) برای اصلاح رفتار مدل و کاهش خروجی‌های نامطلوب استفاده می‌شود.
شرکت گوگل نیز چندین ابزار برای افزایش شفافیت و قابلیت تفسیر مدل BERT خود توسعه داده است. یکی از ابزارهای کلیدی آن، ابزار تفسیرپذیری یادگیری (LIT) است که یک پلتفرم بصری و تعاملی را برای کمک به محققان و متخصصان در درک، تجسم و رفع اشکال مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌دهد. LIT از متن، تصویر و داده‌های جدولی پشتیبانی می‌کند و برای تحلیل و تفسیر بهتر انواع مختلف استفاده می‌شود. این ابزار شامل ویژگی‌هایی مانند نمودارهای برجسته، تجسم توجه، محاسبات معیارها و تولید نقشه‌های مخالف است که به حسابرسان کمک می‌کند تا رفتار مدل را درک کنند و تبعیض‌های ممکن را شناسایی کنند.
مدل‌های هوش مصنوعی نقش مهمی در توصیه‌ها و درمان‌های مراقبت‌های بهداشتی بازی می‌کنند. به عنوان مثال، شرکت IBM Watson Health فرآیندهای دقیق حسابرسی را برای سیستم‌های هوش مصنوعی خود اجرا می‌کند تا دقت و قابلیت اعتماد آنها را تضمین کند و در نتیجه خطر تشخیص‌ها و برنامه‌های درمانی نادرست را کاهش دهد. سیستم