讓人工智慧可解釋、能審核、透明化

每個父母都會擔心自己的小孩受到外界的影響。他們的老師是誰？他們在看哪些電影？他們在玩哪些電玩遊戲？他們交的朋友沒問題吧？我們仔細檢視這些影響，因為我們知道它們會影響我們孩子所做的決定，而這影響可好可壞。
就像我們會擔心是誰在教我們的小孩，我們也必須留意誰在訓練我們的演算法。人工智慧系統就像人類一樣，從本身接觸到的環境裡學習，並依據它們培養出來的偏見來做決定。就像我們的小孩一樣，我們應該期望我們的模型，能夠解釋它們為什麼這樣做決定。
就像凱西．歐尼爾（Cathy O'Neil）在她的著作《數學破壞武器》（Weapons of Math Destruction，繁體中文版書名為《大數據的傲慢與偏見》）所解釋的，演算法常決定我們上什麼大學、我們能否應徵到工作、是否有資格申請到房貸，甚至決定誰該進監獄、要被關多久。不同於人類的決定，這些數學模型很少被質疑。它們的結果就這樣顯示在某個人的電腦螢幕上，命運就決定了。
在有些案例裡，演算法的錯誤很明顯，像是道瓊（Dow Jones）放出假消息說Google要用九十億美元買下蘋果公司（...