Когда системы ИИ начинают принимать критические решения в здравоохранении или финансах, мы сталкиваемся с фундаментальной проблемой: непрозрачностью.

Врач полагается на диагноз ИИ. Трейдер использует бота. Но что дальше? Никто не может проследить логику. Основные данные остаются запертыми. Алгоритм остается черным ящиком.

Как вы можете действительно доверять этому?

Это не только философская головоломка — это практический кризис. Когда модель принимает решения в условиях высокой ответственности, нам нужно понять "почему" за каждым действием. Однако большинство систем ИИ работают за закрытыми дверями, их логика иногда недоступна даже их создателям.

Разрыв между автоматизацией и ответственностью продолжает расширяться. Финансовые рынки требуют прозрачности. Здравоохранение требует этого. Пользователи требуют этого.

Итак, настоящий вопрос: можем ли мы создать системы, в которых сам процесс принятия решений становится проверяемым? Где целостность данных и логика модели не являются коммерческой тайной, а представляют собой прозрачные контрольные точки, которые каждый может проверить?