Речник

Алгоритмична прозрачност

Какво е Алгоритмична прозрачност?

Алгоритмичната прозрачност означава, че може да се разбере как автоматизирана система достига до резултат: какви данни използва, какви правила следва и къде са границите ѝ. Това изгражда доверие, улеснява проследяването на грешки и все по-често е законово изискване, например чрез задълженията за информиране по ОРЗД и Акта на ЕС за изкуствения интелект. На практика помагат документация, посочване на източници, записи и ясни известия за засегнатите лица.

Как помага KI.ordo

Агентите на KI.ordo посочват източниците си, а потоците записват проследимо всяка отделна стъпка.

Научете повече

Теми

Прозрачност
Етика на ИИ
Регулиране

Изпробвайте KI.ordo

Агенти, потоци и шаблони в едно работно пространство – безплатна 24-часова демонстрация.

Стартирайте демото

← Всички термини

Свързани термини

Прозрачност на ИИ

Прозрачността на ИИ означава да се разкрива кога участва ИИ, на какви данни и източници се основават резултатите му и как се стига до решенията. Това включва маркиране на съдържание, генерирано от ИИ, проследими препратки към източници, дневници и документирани промени. Прозрачността създава доверие, улеснява отстраняването на грешки и отчасти се изисква от закона, например от задълженията за прозрачност на Акта на ЕС за изкуствения интелект, според които хората трябва да могат да разберат, че взаимодействат с ИИ.

Прозрачност
Доверие
+1

Обяснимост

Обяснимостта (обясним ИИ, explainable AI, XAI) описва доколко може да се разбере защо една ИИ система е стигнала до определен резултат. Тя включва методи, които показват кои входни данни са повлияли най-силно на решението, както и практически помощни средства като сочене на източници и дневници. Обяснимостта е важна за доверието, за отстраняването на грешки и за регулирането – например когато банка трябва да обоснове защо е отказала заявление.

XAI
Прозрачност
+1

Интерпретируемост на модела

Интерпретируемостта на модела описва доколко хората могат да разберат как моделът с ИИ стига до своите резултати. Простите модели, като дърветата на решенията, по същество са лесни за четене; при сложните невронни мрежи могат да помогнат техники, които показват влиянието на отделните признаци. Интерпретируемостта е важна за отстраняване на грешки, за доверието и за регулаторните изисквания, например когато отказът на кредит трябва да бъде обоснован.

обяснимост
прозрачност
+1

Регулаторна рамка за ИИ

Регулаторната рамка за ИИ включва законите, стандартите и надзорните структури, които уреждат как се разработва и използва ИИ. В ЕС централният закон е Актът за ИИ (Регламент (ЕС) 2024/1689), който възприема подход, основан на риска: забраните се прилагат от февруари 2025 г., задълженията за ИИ модели с общо предназначение – от август 2025 г., а задълженията за прозрачност – от август 2026 г. След „Digital Omnibus“ (Регламент (ЕС) 2026/1744) задълженията за високорисковите системи се прилагат от 2 декември 2027 г. или 2 август 2028 г. (към октомври 2026 г.; не е правен съвет).

Регулиране
EU AI Act
+1