Khi các hệ thống AI bắt đầu đưa ra các quyết định quan trọng trong chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, chúng ta gặp phải một bức tường cơ bản: tính mập mờ.

Bác sĩ dựa vào chẩn đoán AI. Nhà giao dịch triển khai một bot. Nhưng sau đó thì sao? Không ai có thể truy xuất lý do. Dữ liệu nền tảng vẫn bị khóa kín. Thuật toán vẫn là một hộp đen.

Làm thế nào để bạn thực sự tin tưởng điều đó?

Điều này không chỉ là một vấn đề triết học—đó là một cuộc khủng hoảng thực tế. Khi một mô hình đưa ra quyết định trong các môi trường có rủi ro cao, chúng ta cần hiểu rõ "tại sao" đằng sau mỗi bước đi. Tuy nhiên, hầu hết các hệ thống AI hoạt động sau cánh cửa đóng kín, logic của chúng đôi khi không thể truy cập ngay cả đối với chính người tạo ra chúng.

Khoảng cách giữa tự động hóa và trách nhiệm ngày càng mở rộng. Thị trường tài chính đòi hỏi minh bạch. Chăm sóc sức khỏe cũng đòi hỏi điều đó. Người dùng cũng yêu cầu điều đó.

Vì vậy, câu hỏi thực sự là: liệu chúng ta có thể xây dựng các hệ thống mà quá trình ra quyết định trở thành có thể xác minh không? Nơi dữ liệu và logic của mô hình không còn là bí mật thương mại mà trở thành các điểm kiểm tra minh bạch mà mọi người có thể kiểm tra?