科技部11日举办记者会，邀请台湾大学AI中心分享“可解释性人工智能”，除了具备高识别率的人脸识别能力，还可以有条理的解释AI产出结果的原因，有效提升人类使用AI的信任度。
近年来AI脸部识别已进步到深度学习等类神经网络，由计算机自己订规则，凭着数以千计的条件，产出高精准度的答案，不但可辨认出真假金正恩，还可以在低分辨率或刻意乔装的情况下识别，甚至超越人类识别能力。
台大信息工程系教授徐宏民指出，过去人们不了解AI做决策的过程及原因，让人驻足不前，因此，台大人工智能技术暨全幅健康看护联合研究中心（台大AI中心）在科技部支持下，打造出“可解释性人工智能”（Explainable AI，XAI），犹如打开“AI黑盒子”，确认AI决策的合理性。“我们能解释过去跟现在小猪哪边不一样，像是发型不太一样，下巴变得比较尖，能解释这里不太一样，但鼻子、眼睛周边还是非常像，所以专注这里，最后判断这是小猪。”
科技部长陈良基也指出，科技部去年9月公布人工智能科研发展指引，强调AI的“透明性与可追溯性”及“可解释性”，期盼让普世大众对AI感到信赖与安心。“这非常重要，AI不应该是黑盒子，必须告诉我，现在帮我决定能不能进门、能不能得到补助，不能算完却不能解释，必须解释清楚。”
徐宏民也提到，为加速技术扩散与落地应用，此AI模块xCos可与其他脸部识别系统相互搭配，并将这项技术开源供海内外产学研单位使用，希望将相关理念拓展至其他深度学习相关应用。