បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះផ្តោតលើការដោះស្រាយបញ្ហានៃកង្វះតម្លាភាពនិងគណនេយ្យភាពនៅក្នុងប្រព័ន្ធបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលជាទូទៅដំណើរការជា "ប្រអប់ខ្មៅ" (Black boxes) ដែលបង្កជាបញ្ហាប្រឈមធំៗក្នុងការកសាងទំនុកចិត្ត ពិសេសនៅក្នុងវិស័យហានិភ័យខ្ពស់ដូចជា សន្តិសុខ ហិរញ្ញវត្ថុ និងការថែទាំសុខភាព។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ ឯកសារនេះធ្វើការពិនិត្យឡើងវិញនូវអក្សរសិល្ប៍ស្រាវជ្រាវ (Literature review) ពីឆ្នាំ ២០១៥ ដល់ ២០២៤ ដោយរួមបញ្ចូលមូលដ្ឋានទ្រឹស្តីជាមួយកម្មវិធីជាក់ស្តែង និងការវិភាគបែបសេដ្ឋកិច្ចលើអត្ថប្រយោជន៍នៃការពន្យល់។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Decision Trees ដើមឈើសម្រេចចិត្ត (ម៉ូដែលអាចបកស្រាយបានពីកំណើត) |
ងាយស្រួលយល់សម្រាប់មនុស្សទូទៅ មានតម្លាភាពពីកំណើត (Glass-box) និងអាចដោះស្រាយទិន្នន័យបានច្រើនប្រភេទ។ | ងាយនឹងជួបបញ្ហា Overfitting នៅពេលដែលវាមានទំហំធំ និងមានភាពស្មុគស្មាញ ដែលធ្វើឱ្យកម្រិតនៃការបកស្រាយធ្លាក់ចុះ។ | ផ្តល់ភាពអាចបកស្រាយបានកម្រិតខ្ពស់បំផុត (★★★★★) ជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវ ៨៥-៩០% នៅក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុនិងការវាយតម្លៃឥណទាន។ |
| LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) ការបកស្រាយកម្រិតមូលដ្ឋានមិនអាស្រ័យលើម៉ូដែល |
មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការបកស្រាយ និងមានភាពបត់បែនខ្ពស់ដែលអាចប្រើប្រាស់ជាមួយម៉ូដែល Black-box គ្រប់ប្រភេទ។ | ការពន្យល់អាចមិនមានស្ថិរភាព និងប្រែប្រួលដោយសារការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យ ឬការរំខានបន្តិចបន្តួច (Random perturbations)។ | ផ្តល់ការពន្យល់ប្រកបដោយគុណភាពកម្រិតមូលដ្ឋានសម្រាប់ការរកឃើញការវាយប្រហារបណ្តាញ (Intrusion detection)។ |
| SHAP (Shapley Additive Explanations) ការបកស្រាយតាមទ្រឹស្តីហ្គេមសហប្រតិបត្តិការ |
មានស្ថិរភាពខ្ពស់ ផ្តល់ការពន្យល់ប្រកបដោយភាពយុត្តិធម៌ទាំងកម្រិតមូលដ្ឋាន (Local) និងកម្រិតរួម (Global)។ | ទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រនិងពេលវេលាគណនាច្រើន (Computationally expensive) ជាពិសេសសម្រាប់ម៉ូដែលដែលមានលក្ខណៈ (Features) ច្រើន។ | ទទួលបានអត្រារកឃើញខ្ពស់ និងបង្ហាញពីកត្តាដែលមានឥទ្ធិពលបំផុតក្នុងការរកឃើញមេរោគ ឬការក្លែងបន្លំបានយ៉ាងច្បាស់លាស់។ |
| Interpretable Neural Networks បណ្តាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិតដែលអាចពន្យល់បាន |
រួមបញ្ចូលគ្នានូវសមត្ថភាពប្រព័ន្ធ Deep learning ដែលមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ ជាមួយនឹងយន្តការ (ដូចជា Attention mechanisms) ដែលជួយលើកកម្ពស់តម្លាភាព។ | នៅតែមានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការរចនា និងអាចទាមទារការសាកល្បងច្រើន ដើម្បីធានាតុល្យភាពរវាងភាពត្រឹមត្រូវនិងការពន្យល់។ | ទទួលបានភាពត្រឹមត្រូវចន្លោះពី ៨៧-៩៦% ជាមួយនឹងកម្រិតអាចបកស្រាយបានល្អ សម្រាប់ការវិភាគឯកសារ (NLP) និងការថែទាំសុខភាព។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអនុវត្ត XAI ទាមទារឱ្យមានការវិនិយោគ និងការថ្លឹងថ្លែងរវាងថាមពលកុំព្យូទ័រ និងកម្រិតនៃការពន្យល់ ជាពិសេសសម្រាប់វិធីសាស្ត្រទំនើបៗដូចជា SHAP ឬ ការបកស្រាយលើ Large Language Models (LLMs) ដែលស៊ីធនធានច្រើន។
ឯកសារនេះគឺជាការពិនិត្យឡើងវិញ (Literature Review) លើការស្រាវជ្រាវសកល ដោយមិនមានការបញ្ជាក់ពីសំណុំទិន្នន័យតំបន់ណាមួយជាក់លាក់ឡើយ (ភាគច្រើនផ្អែកលើស្តង់ដារនៅអាមេរិក និងអឺរ៉ុប ដូចជា GDPR)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា នេះជាចំណុចគួរឱ្យកត់សម្គាល់ ព្រោះប្រព័ន្ធ AI ដែលនាំចូលអាចមានគម្លាតទិន្នន័យ (Data Bias) ដោយសារកង្វះទិន្នន័យក្នុងស្រុកដែលអាចតំណាងឱ្យបរិបទវប្បធម៌ និងប្រជាសាស្ត្ររបស់ប្រជាជនខ្មែរ។
វិធីសាស្ត្រ XAI គឺមានភាពចាំបាច់ និងមានសក្តានុពលខ្លាំងក្នុងការអនុវត្តនៅប្រទេសកម្ពុជា ស្របពេលដែលរដ្ឋាភិបាលនិងវិស័យឯកជនកំពុងជំរុញការប្រើប្រាស់បច្ចេកវិទ្យាឌីជីថលដែលទាមទារតម្លាភាព។
សរុបសេចក្តីមក ការទទួលយក XAI មិនត្រឹមតែជួយបង្កើនសុវត្ថិភាពនិងភាពត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណោះទេ ថែមទាំងជួយកសាងទំនុកចិត្ត (Trustworthy AI) សម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់កម្ពុជាក្នុងยุคសេដ្ឋកិច្ចឌីជីថល។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Black boxes | ជាប្រភេទម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដ៏ស្មុគស្មាញ (ដូចជាប្រព័ន្ធ Deep Learning) ដែលទទួលយកទិន្នន័យបញ្ចូល និងបញ្ចេញលទ្ធផលប្រកបដោយភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់ ប៉ុន្តែមិនអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់មើលឃើញ ឬយល់ពីដំណើរការគិតខាងក្នុងថាហេតុអ្វីបានជាវាសម្រេចចិត្តបែបនេះឡើយ។ | ដូចជាម៉ាស៊ីនផលិតសាច់ក្រក ដែលយើងដឹងថាយើងដាក់សាច់ចូលហើយចេញមកជាសាច់ក្រក ប៉ុន្តែយើងមិនអាចមើលឃើញពីដំណើរការកិន និងលាយគ្រឿងផ្សំនៅខាងក្នុងនោះទេ។ |
| Marginal transparency | ជាគោលគំនិតផ្នែកសេដ្ឋកិច្ចក្នុង AI ដែលវាស់វែងពីតម្លៃនៃអត្ថប្រយោជន៍ដែលទទួលបាននៅពេលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍បន្ថែមព័ត៌មានលម្អិតអំពីប្រព័ន្ធ។ នៅចំណុចមួយ ការបន្ថែមព័ត៌មានបច្ចេកទេសច្រើនពេក (ដូចជាកូដដ៏ស្មុគស្មាញ) លែងផ្តល់ប្រយោជន៍ និងអាចធ្វើឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ធម្មតាកាន់តែយល់ច្រឡំ។ | ដូចជាការអានសៀវភៅណែនាំប្រើប្រាស់ទូរស័ព្ទ បើគេប្រាប់ពីរបៀបប្រើគឺល្អ តែបើគេប្រាប់រហូតដល់របៀបផ្សារសៀគ្វីគ្រឿងក្នុង វានឹងធ្វើឱ្យយើងឈឺក្បាលវិញ។ |
| Marginal interpretability | ជារង្វាស់នៃតម្លៃបន្ថែមនៃការយល់ដឹងរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ នៅពេលប្រព័ន្ធ AI ផ្តល់ការពន្យល់កាន់តែស៊ីជម្រៅសម្រាប់ការសម្រេចចិត្តរបស់វា។ វាបង្ហាញថាការពន្យល់កម្រិតដំបូងមានប្រយោជន៍ខ្លាំង តែការពន្យល់ដែលស៊ីជម្រៅពេកនឹងផ្តល់ផលចំណេញថយចុះ (Diminishing returns) ដែលមិនមានភាពចាំបាច់។ | ដូចជាការពន្យល់ពីមូលហេតុដែលឡានខូច ប្រាប់ថា "ដាច់ខ្សែភ្លើង" គឺគ្រប់គ្រាន់ តែបើអ្នកជាងព្យាយាមពន្យល់ពីរូបមន្តចរន្តអគ្គិសនីរូបវិទ្យា គឺអត់ប្រយោជន៍សម្រាប់អ្នកបើកបរធម្មតាទេ។ |
| LIME | ជាបច្ចេកទេសដែលជួយបកស្រាយការសម្រេចចិត្តរបស់ AI ក្នុងកម្រិតមូលដ្ឋាន (Local level) ដោយវាធ្វើការផ្លាស់ប្តូរទិន្នន័យបញ្ចូលបន្តិចបន្តួចដោយចៃដន្យ (Perturbations) ដើម្បីសង្កេតមើលថាតើការផ្លាស់ប្តូរនោះប៉ះពាល់ដល់លទ្ធផលនៃការទស្សន៍ទាយចុងក្រោយយ៉ាងដូចម្តេច។ | ដូចជាការសាកល្បងដកគ្រឿងផ្សំម្ហូបចេញម្តងមួយមុខៗ ដើម្បីចង់ដឹងច្បាស់ថាគ្រឿងផ្សំណាមួយដែលធ្វើឱ្យសម្លមួយចាននោះមានរសជាតិប្រៃ។ |
| SHAP | ជាវិធីសាស្ត្រកម្រិតខ្ពស់ដែលផ្អែកលើទ្រឹស្តីហ្គេម (Game Theory) ដើម្បីគណនា និងបែងចែកចំណែកនៃកម្រិតឥទ្ធិពលរបស់លក្ខណៈទិន្នន័យ (Features) នីមួយៗឱ្យបានស្មើភាពគ្នា សម្រាប់ពន្យល់ពីលទ្ធផលនៃការទស្សន៍ទាយរបស់ AI ទាំងកម្រិតបុគ្គល និងកម្រិតរួម។ | ដូចជាការបែងចែកប្រាក់រង្វាន់ដល់កីឡាករក្នុងក្រុមបាល់ទាត់ ដោយគិតយ៉ាងយុត្តិធម៌ទៅតាមទំហំនៃការចូលរួមជួយបញ្ជូនបាល់ និងទាត់បញ្ចូលទីរបស់កីឡាករម្នាក់ៗ។ |
| Post hoc methods | គឺជាវិធីសាស្ត្រក្នុងការទាញយកការពន្យល់ និងរកហេតុផលពីម៉ូដែល AI បន្ទាប់ពីម៉ូដែលនោះត្រូវបានហ្វឹកហាត់ (Trained) និងធ្វើការសម្រេចចិត្តរួចរាល់ហើយ ដែលជាទូទៅត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីស្វែងយល់ពីម៉ូដែលប្រភេទ Black-box ។ | ដូចជាការធ្វើកោសល្យវិច័យរបស់ប៉ូលីស ដើម្បីស៊ើបអង្កេតរកមូលហេតុនៃគ្រោះថ្នាក់ចរាចរណ៍ បន្ទាប់ពីហេតុការណ៍នោះបានកើតឡើងរួចរាល់ហើយ។ |
| Zero Trust Architectures | ជាស្ថាបត្យកម្មសន្តិសុខបណ្តាញកុំព្យូទ័រដែលប្រកាន់ខ្ជាប់គោលការណ៍ "មិនទុកចិត្តអ្នកណាម្នាក់ឡើយ" ទោះបីជាអ្នកនោះនៅក្នុងបណ្តាញផ្ទៃក្នុងក៏ដោយ។ រាល់ការចូលប្រើប្រាស់ទាមទារការផ្ទៀងផ្ទាត់ជានិច្ច ហើយ XAI ត្រូវបានប្រើដើម្បីផ្តល់ហេតុផលប្រកបដោយតម្លាភាពរាល់ពេលមានការបដិសេធសិទ្ធិចូលប្រើ។ | ដូចជាការដាក់សន្តិសុខយាមនៅគ្រប់ច្រកទ្វារនៃបន្ទប់នីមួយៗក្នុងអគារ ដោយអ្នកត្រូវតែបង្ហាញកាតសម្គាល់ខ្លួនគ្រប់ពេលទោះបីជាអ្នកជាបុគ្គលិកធ្វើការនៅក្នុងអគារនោះស្រាប់ក៏ដោយ។ |
| Adversarial perturbations | ជាការកែច្នៃ ឬបង្កប់ការរំខានបន្តិចបន្តួចទៅលើទិន្នន័យបញ្ចូលដោយចេតនា ដើម្បីបោកបញ្ឆោតប្រព័ន្ធ AI ឱ្យធ្វើការសម្រេចចិត្តខុស ឬទាញយកការពន្យល់ក្លែងក្លាយ ដែលភ្នែកមនុស្សធម្មតាមើលមិនអាចដឹងថាទិន្នន័យនោះត្រូវបានគេកែច្នៃឡើយ។ | ដូចជាការបិទស្ទីគ័រតូចមួយលើផ្លាកសញ្ញាចរាចរណ៍ ដែលមនុស្សនៅតែឃើញថាជាផ្លាក "ឈប់" ដដែល ប៉ុន្តែប្រព័ន្ធ AI របស់ឡានបើកបរស្វ័យប្រវត្តិអានខុសថាជាផ្លាក "ផ្លូវល្បឿនលឿន" ទៅវិញ។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
