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走出黑盒子人機更互信 XAI、邊緣AI需求看熱

AI產業未來發展依然可期。李建樑

人工智慧(AI)技術滲入大眾的日常生活與企業的營運當中,從語音助理到數據分析,AI如今可說是無所不在。Appier、iKala董事簡立峰提到,2021年是AI發展史上最特別的一年,放眼全球,至今更已有超過10間Pure AI公司成為「十角獸」(Decacorn)。

2021年進入尾聲,2022年AI產業前景預期將持續看好,業界人士指出,2022年AI產業估計將不會有太多新的技術出現,但是整體產業將持續精進、優化,無論是延伸至更多垂直領域應用,還是在產品解決方案的應用皆然。

過去AI應用為各界所詬病的點在於,模型的生成與結果往往是黑盒子,也就是人類難以解釋AI導出的結果或是選擇某個結論的原因。但是,在資料隱私與公平性被更加注重的狀況下,業界擔心生成的AI模型具有歧視性或不公平,因此促使可解釋性AI(Explainable AI;又稱XAI)的重要性逐漸浮上檯面。

根據IBM的定義,XAI為一組程序與方法,能夠讓使用者理解並信任機器學習演算法所建立的結果與輸出。換言之,XAI能夠用以說明AI模型與其可能帶來的影響及潛在偏見,也能夠使得AI模型的準確度、公平性與透明度更高。DIGITIMES Research分析師陳辰妃認為,XAI未來將會被廣泛用於確保AI應用的可信度、優化機器學習模型,將有助於AI應用具體發揮成效,促進產業智慧化發展。

Beyond Limits亞太區執行董事廖子平曾表示,AI並非萬能,可解釋性模組的重要性在於,可視為建立人類信任機器的必要元素,人可以藉此分析機器所提供的建立是對或錯,或了解其邏輯推論,在決策過程中也能夠因為模組的可解釋性而更有把握。

除了XAI之外,AI於雲端與邊緣的應用也同樣備受期待。iKala執行長程世嘉提到,AI開始在軟、硬體方面成為基礎設施。在數位轉型、智慧化風潮之下,企業對雲端、邊緣的部署需求拉升,未來也將會持續增加。隨著企業對於雲端、邊緣的需求見漲,他們也將會期待在雲端、邊緣的環境當中也能夠運用AI技術。業者提到,在邊緣運用AI的需求預期將會催生出邊緣運算能力、AI晶片等需求拉升,未來商機相當可期。

由於不同產業的需求不盡相同,2022年AI於各個不同垂直場域的應用需求也將持續蓬勃,相關解決方案也預期將會持續推陳出新,未來AI應用必然如雨後春筍出現於市場上,整體產業發展依然相當可期。

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