對于今年的科技界來說，最熱點肯定是ChatGPT，你就算沒體驗過至少聽說過，它确實給哦我們的生産、生活帶來一些革命性的變化。但是越來越多的人也開始對于ChatGPT迅速發展感到一絲擔憂，針對這個話題，今天我們就聊一下AI黑匣子，對于大部人來說，“黑匣子”一詞讓人想起飛機上的記錄裝置，如果發生不可思議的事情，這些裝置對于事故分析很有價值。但是大家不知道的是黑匣子也是人工智能世界中的一個重要術語。
AI黑盒子是指内部運作對使用者不可見的AI系統。您可以向它們提供輸入并獲得輸出，但無法檢視系統的代碼或産生輸出的邏輯。機器學習是人工智能的主要子集，它支援生成式AI系統，如ChatGPT和DALL-E2。機器學習有三個組成部分：算法或一組算法、訓練資料和模型。算法是一組程式。在機器學習中，算法在大量示例（訓練資料）的訓練後學會識别模式。一旦機器學習算法經過訓練，結果就是一個機器學習模型。模型是人們使用的。
例如，可以設計一個機器學習算法來識别圖像中的模式，訓練資料可以是狗的圖像。生成的機器學習模型将是一個狗識别器。您可以将圖像作為輸入提供給它，并獲得輸出，即圖像中一組像素是否代表一隻狗以及狗的位置。
機器學習系統的三個元件中的任何一個都可以被隐藏，或者放在黑盒子裡。通常情況下，算法是公開的，這使得将其放入黑盒子的效果較差。是以，為了保護知識産權，AI開發者通常将模型放入黑盒子。軟體開發者采取的另一種方法是模糊用于訓練模型的資料，換句話說，将訓練資料放入黑盒子。
與黑盒子相反的有時被稱為透明盒子。AI透明盒子是一個系統，其算法、訓練資料和模型都可以供任何人檢視。
AI黑盒子的重要性
在許多情況下，人們有充分理由對黑盒機器學習算法和模型持謹慎态度。假設一個機器學習模型對您的健康狀況進行了診斷。你希望該模型是黑盒子還是透明盒子？給你開處方的醫生呢？也許他想知道模型是如何得出其決策的。
如果一個決定你是否有資格從銀行獲得商業貸款的機器學習模型拒絕了你，你不想知道原因嗎？如果你知道原因，你可以更有效地上訴決定，或者改變你的情況以提高下次獲得貸款的機會。
黑盒子對軟體系統安全也有重要影響。多年來，計算領域的許多人認為，将軟體放入黑盒子可以防止黑客檢查，進而使其安全。這個假設在很大程度上被證明是錯誤的，因為黑客可以對軟體進行逆向工程（即通過密切觀察軟體的工作方式來建構仿真），并發現可以利用的漏洞。
如果軟體處于透明盒子狀态，那麼軟體測試人員和善意的黑客可以檢查它，并告知建立者弱點，進而減少網絡攻擊。