黑盒子問題是指在人工智慧（尤其是深度學習等複雜模型）領域，模型的內部運作機制不透明，外部使用者或開發者無法明確理解模型如何從輸入映射到輸出決策的問題。
黑盒子問題的定義：
• 黑盒子（Black Box）形容模型內部像一個封閉系統，只能看到輸入和輸出，但無法直接解釋或觀察其內部運算過程。• 這使得模型決策過程不透明，尤其是深度神經網絡中參數眾多、結構複雜，難以追蹤和理解。
• 由此產生的風險包括對模型的信任不足、無法發現或糾正偏誤、不符合法規要求等。
黑盒子問題的成因：
• 高度非線性和複雜的模型結構。
• 大規模參數與數據驅動的訓練方法。
• 預測決策缺乏可解釋的邏輯或規則陳述。
黑盒子問題帶來的挑戰：
• 透明度不足：難以理解模型是依據哪些特徵和邏輯做決定。
• 合規難題：在金融、醫療等要求可解釋性的領域應用受限。
• 信任危機：使用者和決策者不易接受模型判斷結果。
• 責任歸屬模糊：發生錯誤時難以追溯和修正。
解決途徑：
• 發展可解釋人工智慧（Explainable AI, XAI）技術，如LIME、SHAP等工具。
• 設計透明度較高的模型結構，如決策樹和線性模型。
• 建立模型診斷和監控機制，增強安全和可信度。
簡單比喻：
黑盒子問題就像一個神秘的機器，只知道輸入和輸出，但看不清內部是怎麼運作產生結果的。
總結：
黑盒子問題反映了複雜AI模型內部運算不可解釋的現象，帶來透明性不足和信任挑戰，是推動可解釋AI發展的重要驅動力。
