Termin "czarna skrzynka" w odniesieniu do sztucznej inteligencji odnosi się do trudności zrozumienia, jak dokładnie AI podejmuje swoje decyzje. Jest to szczególnie prawdziwe w przypadku tzw. głębokich sieci neuronowych, które są bardzo skomplikowane i mogą składać się z milionów parametrów. Te sieci uczą się rozpoznawać wzorce w danych i podejmować decyzje na ich podstawie, ale sposób, w jaki to robią, jest często niezrozumiały nawet dla ich twórców.
Na przykład, jeżeli AI jest wykorzystywane do przeprowadzania procesu decyzyjnego, takiego jak zatwierdzanie kredytów, może być trudno zrozumieć, jak dokładnie AI doszło do swojej decyzji. To może prowadzić do problemów, jeżeli AI podejmuje decyzje, które wydają się być nieuzasadnione lub dyskryminacyjne, ale nie jest jasne, jak doszło do takiej decyzji.
Dlatego też naukowcy i inżynierowie pracują nad tworzeniem technik wyjaśnialnych sztucznej inteligencji (Explainable AI lub XAI), które mają na celu uczynienie procesów decyzyjnych AI bardziej zrozumiałymi dla ludzi. Jest to kluczowe dla budowania zaufania do technologii AI i zapewnienia jej bezpiecznego i etycznego wykorzystania.