當日本年號從「平成」走向「令和」，日本的ICT龍頭富士通（Fujitsu）也將在6月正式迎來新社長時田隆仁，他首度在5月舉行的2019年的富士通論壇（Fujitsu Forum）發表談話，主題圍繞在富士通2019年的新願景「信賴」。
現在，所有人類都面臨著伴隨科技發展帶來的挑戰。如AI能帶來許多方便，卻始終帶著「黑盒子」的特性；網路安全的不確定性、隱私問題與假新聞等議題，也讓所有人不斷反思科技飛馳發展的反作用力。
對此，富士通的解方是「信任、信賴」，其中可解釋的AI（explainable AI）是重點的發展核心。
透過「知識圖譜」技術，讓AI決策過程可解釋
現在深度學習（deep learning）的能力甚至已經超越了人類孩童。舉例來說，CNN（卷積神經網路，Convolutional Neural Network）技術讓電腦辨識的能力大幅提升。2015年微軟研究團隊在圖像辨識領域的成果已經超越人類，在同樣的圖像辨識測驗中錯誤率較人眼還低。
但人類卻始終沒有辦法打開AI的黑盒子（Black Box），面對深度學習複雜的神經網路難以理解其判斷原理，只知道把資料丟進去，AI就會辨識結果。一樣舉圖像辨識為例，當我們教AI辨識貓的圖片，AI會判斷一張圖片有多少比例是貓，卻不會告訴我們怎麼做。「它應該要告訴我們，是靠毛、眼睛還是耳朵特徵來判別一隻貓。」富士通亞洲區域長國澤有通解釋道。
不過，當AI的決策攸關到人命、司法判決，無法解釋決策的過程，將會考驗人類對於AI的信任程度。根據富士通所做的數位轉型調查，有52%的人認為無法相信AI、有63%的人認為AI需要清楚的解釋。因此「可解釋的AI」，是讓人類更信任AI的技術。
新上任的富士通社長時田隆仁則舉了更多關於科技「信任」的例子，如現在很多企業採用AI來做初步的面試篩選，但如果AI學習的資料來源有種族、性別的成見，也無法公正地做出決策。
富士通的Deep Tensor機器學習技術，就透過整合知識圖譜（knowledge graph）的方式，讓AI的思考有跡可循。目前應用場域包含醫學方面的診斷，富士通實驗室將Deep Tensor用於找尋基因突變與疾病間的關聯。
透過大量基因組學（genomic medicine）的學術文獻，在深度學習中加入更易懂的知識圖譜，讓人類得以解讀。目前還需要更多可以應用的場域，來擴大可解釋AI的可行性與準確性。
富士通新社長：想靠科技打造可信任的未來
時田隆仁先前任職於富士通的全球服務執行中心（Global Delivery Centers），在全球八個國家共有1.4萬名員工，向富士通的客戶提供客服跟外包研發的工作，以及各式各樣的IT基礎架構服務與管理服務。
不斷在多個服務中心飛來飛去的時田隆仁，體驗過各種不同國家的多樣性與文化。「我想把自己體驗的國際化，充分運用到富士通的經營上。」時田隆仁說。
最後，他也不忘向所有人精神喊話，「富士通具有將夢想轉換成現實的DNA，希望透過科技創造可信任的未來，以及更富足的生活。」
