从软件工程和网络安全的角度来看，当前的 AI 落地前景如何？「可解释性」方面的研究，真的能让 AI 摆脱「黑箱」属性吗？
2024 年 11 月，莱斯特德蒙福特大学网络安全教授 Eerke Boiten 发表了一篇警示文章，题为「当前的 AI 是一条死胡同吗」。
在这篇文章中，Boiten 教授从软件工程的角度出发，分析了当前 AI 技术在管理和控制方面的重大缺陷。
他表示，AI 系统的本质问题在于它们无法与已有的软件工程实践有效结合，尤其是在复杂性管理和规模控制方面。尽管 AI 在诸如自动化、医疗、金融等领域取得了显著成就，但其核心问题在于无法确保系统在规模化应用中的可控性与可靠性。
AI 的复杂性管理问题
Boiten 指出，目前的 AI 系统与传统软件开发标准存在严重的不匹配。
软件工程的基本原则之一是，关键系统必须具备可管理性、透明性和问责制，而 AI 技术恰恰在这些方面存在缺陷。
例如，许多现代 AI 系统，尤其是基于深度学习的模型，在训练和应用过程中缺乏透明的决策过程，且很难追溯和解释其决策依据。
这种「黑箱」性质让 AI 系统在关键任务中的应用充满风险。尤其是在涉及人类生命健康、金融交易、网络安全等领域时，无法控制的系统可能带来灾难性的后果。
正因如此，Boiten 认为，当前 AI 的不可管理性本质上让它无法在这些领域担任核心角色。
缺少可靠性
此外，Boiten 还强调了 AI 系统在可靠性方面的不足。
虽然 AI 的表现常常令人惊叹，但其本身的可靠性依然远未达到理想的水平。在进行高风险决策时，尤其是在医疗、司法、金融等领域，AI 的错误率仍然不可忽视。
例如，AI 在图像识别中的误差率可能较低，但在医学诊断中，哪怕是极小的错误也可能带来致命后果。
AI 的在可靠性上的缺陷不仅仅体现在其技术能力上，更体现在其系统架构的可管理性上。
由于缺乏有效的监管和透明的设计，AI 系统往往难以在严格的工程标准下工作。在面对不断变化的现实情况时，AI 的决策过程可能会出现不稳定和不可预测的情况，这就增加了在关键领域应用它们的风险。
「可解释 AI」并非终极答案
为了应对 AI 的复杂性问题，业界提出了「可解释 AI」的概念，试图使 AI 的决策过程更加透明和易于理解。
这种方法看似解决了长久以来被诟病的「黑箱」问题，但 Boiten 指出，这一解决方案并不能根除问题。
他认为，「可解释 AI」并没有改变 AI 在复杂应用场景中的根本缺陷，它只是尝试解释现有模型的内部工作方式来减少不确定性。然而，这并不意味着 AI 能够在所有领域都能高效且可靠地运行。
因此，AI 技术的进一步发展不能单纯依赖于「可解释性」，而应该更多地关注如何提升 AI 系统的可控性和安全性。对于 AI 的监管和标准化，目前还没有形成统一且有效的行业规范，而这一缺失将导致其在未来面临更大的挑战。
数据责任：难以跨越的障碍
除了「可解释性」和「可靠性」，Boiten 还指出，AI 技术面临的另一个巨大挑战是数据责任问题。
AI 系统的决策质量，高度依赖于训练数据的质量，但目前很难有效保证数据的公正性、完整性和代表性。
由于数据存在偏差，AI 模型可能会产生带有偏见的判断，这在一些敏感领域尤为严重，如司法审判、招聘决策等。
尽管业界推出了多种方案来减少数据偏见，但 Boiten 称，这些方案仅仅是隔靴搔痒，并未触及问题的根本。
随着 AI 技术的发展和应用场景的扩大，数据偏见和隐私问题将变得更加严重。如果得不到有效解决，我们将不可避免地面临伦理和法律风险。
未来展望：潜力与挑战并存
Boiten 教授的警示并不是对 AI 技术的全盘否定，而是对其在关键应用中的风险进行了深刻反思。
他承认，AI 在许多领域已经展现出了巨大的潜力，尤其是自动化和数据处理等方面。然而，更广泛的应用必须在更加严格的工程标准下进行。对于那些影响人类安全和生活质量的领域，AI 的使用需要更加谨慎和透明。
文章的最后，Boiten 回答了开头抛出的问题 ——AI 的未来并非一条死路，但当前的技术瓶颈和管理难题确实需要引起足够的重视。
如果业界能在提升可控性、透明度和可靠性方面取得突破，AI 将能在更广泛的领域内发挥其潜力。否则，上述这些挑战足以限制 AI 在关键领域的落地，甚至让我们走进「死胡同」。
参考资料：
https://www.bcs.org/articles-opinion-and-research/does-current-ai-represent-a-dead-end/
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