[新聞] 可解釋性人臉辨識 台大資工成功開發

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可解釋性人臉辨識 台大資工成功開發

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2020年5月11日 林靜梅 吳嘉堡 台北報導

https://youtu.be/yqu5JBOX4HU

人工智慧AI廣泛運用，不過它到底是怎麼做成決策、依據又是為何卻難以解釋。台大研究
團隊在科技部支持下，開發出「可解釋性人臉辨識模組」。

這是球王「費德勒」不同時期與不同打扮的照片，傳統人工智慧也許可以判定這是同一人
，卻無法提供判釋原因。台大資工系教徐宏民與研究團隊，研發出「可解釋的人臉辨識模
組xCos」，認定兩張照片為同一人的判定原因之一，在鼻子。台大資工系教授徐宏民說明
，「很綠的這個地方，很高的地方，我覺得這個鼻子這邊似乎是非常非常重要的準據。以
前是沒有，以前這兩個（照片）給它，除了吐一個分數出來，你也不知道它怎麼做判斷的
。」

各國積極推動人工智慧AI，但歐盟認為，阻礙AI廣泛運用的主因，正是缺乏信任，因為不
知道它怎麼做決定的。徐宏民教授指出，這也是為甚麼多國積極投入研發「可解釋性人工
智慧XAI」，因為這可解開AI決策過程中的「黑盒子」，讓它運用在更多醫學、金融、能
源等領域。徐宏民說：「在這些重要的決策上的時候，可以不只是有一個AI可以協助你判
斷，同時也可以解釋這背後，做這樣判斷的邏輯是什麼。我想在輔助人類做決策的過程當
中，它可以帶來更多的方便。」

科技部長陳良基表示，可解釋性人工智慧無疑是未來發展重要目標。去年也推出世界第一
個「AI科研發展指引」，其中一指引就是要重視可解釋性，因為人工智慧與人類發展密切
，甚至取代人類工作，必須重視其運用上的倫理。

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