Проблема епістемічної надійності знання в контексті штучного інтелекту

Abstract

У статті здійснюється аналіз проблеми епістемічної надійності знання, отриманого за допомогою штучного інтелекту, з урахуванням аспектів прозорості, обґрунтованості, а також впливу соціокультурних факторів на процес навчання ШІ. Основна мета роботи – виявлення чинників, що впливають на надійність знання ШІ, і розгляд шляхів покращення прозорості його моделей для підвищення довіри користувачів. Методологія дослідження ґрунтується на аналітичному огляді сучасних підходів у сфері епістемології штучного інтелекту та філософії науки. Використано методи порівняльного аналізу для виявлення подібностей і відмінностей між людським та машинним пізнанням, а також розглянуто концепції, що розкривають природу обґрунтованості знання в умовах недостатньої прозорості алгоритмів глибокого навчання. Задіяно метод концептуального аналізу до проблеми створення «пояснювального ШІ» та «вирівнювання ШІ» в контексті порівняння змістовного наповнення термінів людського пізнання та моральності з відповідними термінами, які ми застосовуємо до ШІ. Застосовано метод уявного експерименту для моделювання ситуацій упередженості та непрозорості рішень ШІ. Наукова новизна статті полягає у систематичному підході до дослідження проблеми епістемічної надійності ШІ у контексті його здатності пояснювати свої рішення. Зокрема, у статті розкрито, як соціальні, культурні та етичні аспекти впливають на процес навчання ШІ, що в свою чергу призводить до упереджень у прийнятті рішень. Вперше досліджено питання теоретичної навантаженості фактів, коли дані для навчання ШІ розглядаються в межах концептуальної рамки, що впливає на їх об’єктивність. Вперше застосовано проблему три-леми Мюнхгаузена для характеристики пояснювальних можливостей ШІ. Висновки. У статті обґрунтовано необхідність покращення прозорості алгоритмів ШІ з метою підвищення їх надійності. Основними висновками є важливість інтеграції етичних принципів у процес розробки ШІ для зниження рівня упередженості, а також розробка моделей пояснювального ШІ, здатного прозоро обґрунтовувати свої рішення. Це дозволить підвищити довіру користувачів та забезпечити ефективніше використання ШІ у критично важливих сферах. Перспективи подальших досліджень включають розробку інструментів для врахування епістемологічних характеристик надійності знання, здобутого ШІ.