科技部 11 日举办记者会，邀请台湾大学 AI 中心分享「可解释性人工智慧」，除了具备高辨识率的人脸辨识能力，还可以有条理的解释 AI 产出结果的原因，有效提升人类使用 AI 的信任度。
近年来 AI 脸部辨识已进步到深度学习等类神经网路，由电脑自己订规则，凭着数以千计的条件，产出高精準度的答案，不但可辨认出真假金正恩，还可以在低解析度或刻意乔装的情况下辨识，甚至超越人类辨识能力。
台大资工系教授徐宏民指出，过去人们不了解 AI 做决策的过程及原因，让人驻足不前，因此，台大人工智慧技术暨全幅健康照护联合研究中心（台大 AI 中心）在科技部支持下，打造出「可解释性人工智慧」（Explainable AI，XAI），犹如打开「AI 黑盒子」，确认 AI 决策的合理性。「我们能解释过去跟现在小猪哪边不一样，像是髮型不太一样，下巴变得比较尖，能解释这里不太一样，但鼻子、眼睛周遭还是非常像，所以专注这里，最后判断这是小猪。」
科技部长陈良基也指出，科技部去年 9 月公布人工智慧科研发展指引，强调 AI 的「透明性与可追溯性」及「可解释性」，期盼让普世大众对 AI 感到信赖与安心。「这非常重要，AI 不应该是黑盒子，必须告诉我，现在帮我决定能不能进门、能不能得到补助，不能算完却不能解释，必须解释清楚。」
徐宏民也提到，为加速技术扩散与落地应用，此 AI 模组 xCos 可与其他脸部辨识系统相互搭配，并将这项技术开源供国内外产学研单位使用，希望将相关理念拓展至其他深度学习相关应用。
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