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近年、人工知能、特に深層学習を用いたモデルが様々な分野で目覚ましい成果を上げています。複雑な計算処理を高速で行うことで、これまで人間の手では不可能と考えられていたような問題を解決できるようになりました。しかし、その一方で、あまりにも複雑であるがゆえに、入力されたデータがどのように処理され、最終的な結果が出力されるのか、その過程が人間には理解できないという問題点も抱えています。これが「人工知能のブラックボックス問題」です。 この問題は、まるで複雑な機械の中身が見えないまま、その動作だけを見ているような状態と言えるでしょう。入力と出力の関係がブラックボックス化してしまい、なぜそのような結果に至ったのか、その根拠を説明することができません。これは、例えば、商品の推薦システムなどでは大きな問題にはなりませんが、医療診断のように人の命に関わる判断を人工知能が行う場合には深刻な問題となります。 なぜなら、人工知能が出した診断結果の根拠が不明瞭では、医師も患者もその判断を信頼できないからです。人工知能がなぜそのような診断を下したのか、その理由が分からなければ、医師は安心して治療方針を決めることができませんし、患者も納得して治療を受けることができません。人工知能のブラックボックス問題は、人工知能が社会に広く浸透していく上で、早急に解決すべき重要な課題の一つと言えるでしょう。