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人工智慧(AI)可蒐集並分析大量的資料，協助人類快速得到想要的答案，但科技部長陳良基表示，由於缺乏推理過程，始終無法獲得科學家們真正的信任；資誠聯合會計師事務所也指出，AI當前的關卡就是缺乏解釋性。不過，臺大AI中心已成功讓AI對如何辨識人臉作出解釋。「可解釋性AI（XAI）模組xCos」可成功解釋辨識的原因，並自動排除人臉不自然的表面，專注在真實、可辨識的位置。（科技部提供）
科技部長陳良基測試「可解釋性AI（XAI）模組xCos」辨識偽裝人臉的效果。（科技部提供）
陳良基表示，人類總是藉由不斷的提問「為什麼」以釐清問題、找出答案；而深度學習等類神經網絡的AI，可依照自己的規則快速消化大量資料並產出高精準度的答案，但人們發現，AI並無法詳細說明推理過程，使人們不敢放心運用AI解決問題，甚至開始質疑。歐盟今年2月發表的「AI白皮書」也提及，缺乏信任是阻礙AI廣泛應用的主要原因。
不過，臺大AI中心、資訊工程學系教授徐宏民的團隊已開發出能嵌合在人臉辨識模型的「可解釋性AI（Explainable AI ，XAI）模組xCos」，除了具備高辨識率的人臉辨識能力外，還可有條理的解釋產出結果的原因。陳良基說，這項技術不僅可協助國內外相關業者開發AI辨識技術、明白AI決策建議背後的理由，更能提升人類對於使用AI的信任度。
「可解釋性AI（XAI）模組xCos」可成功解釋辨識的原因，並自動排除人臉不自然的表面，專注在真實、可辨識的位置。（科技部提供）徐宏民表示，他的團隊在過去3年中開發人臉辨識產品時，在深度模型設計的過程中會遇到AI人臉辨識結果跟他們的直覺無法吻合的情況，他們對於AI的判斷依據相當困惑；為此，團隊花了1年多的時間開發出「xCos」，可成功解釋辨識的原因，並自動排除人臉不自然的表面，專注在真實、可辨識的位置，進而達到辨識偽裝人臉的效果。
科技部長陳良基測試「可解釋性AI（XAI）模組xCos」辨識偽裝人臉的效果。（科技部提供）科技部長陳良基舉例，如果要判斷一個人帥不帥，會用身高、眼睛、鼻子、身材等指標來做判斷，但AI判定的參數可能達上億個，AI要如何從上億個參數當中決定哪個比較重要？這就是科學家們過去一直想要了解的「AI決策黑盒子」，進而判定AI的決策是否能夠信賴。
此外，徐宏民說， xCos模組除了可供末端使用者了解人臉辨識結果的成因外，更可協助開發人員檢視系統的運作機制，將技術擴展到其他領域的AI決策系統。例如AI僅告知發電廠未來1小時是否要增加發電量，但XAI就可說明是因為預測氣候的改變或有特殊節慶等原因；AI可以判斷X光片是否有肺炎徵兆，但XAI可解釋判斷的依據、指出病徵的位置。◇
