Научная достоверность при разработке искусственного интеллекта важна по нескольким причинам:

• Понимание логики принятия решений системой. 1 Поскольку сложность моделей постоянно возрастает, необходимо создавать механизмы, позволяющие понять, как ИИ принимает решения. 1 Это особенно важно в таких критически важных областях, как медицинская диагностика или финансовый анализ, где последствия ошибки могут быть катастрофическими. 1
• Воспроизводимость результатов. 4 Результат работы нейронной сети зависит от множества факторов: устройства сети, обучающих данных, количества циклов обучения и других. 4 Важно, чтобы результаты можно было воспроизвести. 4
• Предотвращение предвзятости. 4 Существует риск, что суждения ИИ окажутся предвзятыми. 4 Например, предвзятые наборы данных могут означать, что разработанные решения нельзя применять к людям с другим генетическим происхождением или к людям другого возраста. 3
• Обеспечение безопасности. 1 Важно создавать системы, которые будут не только эффективными, но и безопасными для общества. 1 Это включает разработку принципов ответственного использования ИИ, защиту от предвзятости и дискриминации в алгоритмах, обеспечение конфиденциальности данных и многое другое. 1

Таким образом, научная достоверность при разработке искусственного интеллекта необходима для создания надёжных и безопасных систем, которые могут использоваться в критически важных областях и решать широкий круг задач. 12