Explainable AI 시장 크기

설명 가능한 AI 시장 크기는 2023 년에 USD 6.55 억 달러로 평가되었으며 2024 및 2032 사이에 15 % 이상의 CAGR에서 성장할 것으로 예상됩니다. 설명 가능한 AI 시장은 윤리 및 규제 고려사항으로 인해 크게 발전할 것으로 예상됩니다. Globally, 정부 및 규제 기관은 AI 시스템이 bias, discrimination 및 회계 부족을 포함하여 포즈 할 수있는 위험의 더 알고 있습니다. 그들은 AI 모델이 투명하고이 위험을 완화 할 수있는 장소 법에 넣어.

예를 들어, 유럽 연합 (EU)의 일반 데이터 보호 규정 (GDPR)은 개인에 영향을 미치는 모든 자동화 된 결정에 대한 승인이 명시되어있는 설명에 대한 규칙을 포함합니다. 마찬가지로, 설명 가능한 AI는 제안 된 EU 인공 지능 법에 의해 강조, 특히 공공 관리, 은행 및 의료와 같은 높은 위험 분야에서. 설명 가능한 AI 솔루션은 이러한 규제 프레임 워크에 의해 연료를 공급하는 데 필요한 회사는 벌금을 피하고 공공의 신뢰를 보존해야합니다.

설명 가능한 AI 시장의 성장을 구동하는 또 다른 중요한 요소는 모델 성능과 디버깅을 향상시킵니다. Explainable AI는 데이터 과학자 및 개발자가 AI 알고리즘의 결정 공정에 빛의 파쇄로 모델의 내부 메커니즘을 잘 이해합니다. 이 투명성은 모델의 성능에 임할 수 있는 다소, 실수 및 기타 문제를 찾아내고 수정하는 데 중요합니다. 개발자는 의사 결정 프로세스를 컴파일하여 모델의 정밀도, 신뢰성 및 평등을 향상시킬 수 있습니다.

Explainable AI 메소드는 알고리즘 및 데이터의 인디렉트 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 비스듬한 결과를 보장하는 정확한 측정의 구현을 허용합니다. 또한, 설명 가능한 AI는 예상치 못한 결과를 생산할 수 있는 모델 구성 요소를 식별하여 디버깅을 용이하게 합니다. 이 수용량은 그것의 더 빠른 & 능률적인 문제 해결 능력에 owing 발달 기간을 단축합니다.

예를 들어, 6 월 2023에서 IBM은 IBM Watsonx라는 새로운 플랫폼을 공개하여 AI 솔루션을 통해 조직 운영을 개선했습니다. 이 플랫폼의 목적은 기업이 AI 기술을 활용한 작업을 효율적으로 가속화할 수 있도록 합니다.

AI 모델을 해석하는 데 관련된 어려움과 거래는 중요한 장애물 중 하나입니다. 딥러닝 모델, 복잡한 구조와 큰 양의 매개 변수, 종종 고급 AI의 검은 상자로 기능. 이 복잡한 모델은 일반적으로 고성능 및 정확도 수준에 도달하는 데 필요한 것입니다, 그러나 그것은 그들을 comprehensible 할 수 없습니다.

설명성을 높이기 위해 모델을 단순화하면 성능이 감소할 수 있으며 정확성과 투명도 사이의 거래에서 결과를 낼 수 있습니다. 이 거래는 복잡한 접근법과 절차를 사용하여 균형 잡히고 기술적으로 집중할 수 있습니다. 또한, 개발자, 규제 기관 및 최종 사용자를 포함한 모든 이해 관계자를 위해 작동하는 시스템을 만드는 것이 어렵습니다.

설명 AI 시장 인기 상품

시장 진출을 위한 중요한 추세는 근본적인 사업 과정에 있는 설명 가능한 AI의 사용입니다. 다양한 분야의 비즈니스는 AI 투명성의 중요성을 파악하여 이해관계자와 고객에게 승리합니다. Businesses는 설명 가능한 AI를 작업에 통합하여 의사 결정 프로세스에 대해 이해 할 수 있습니다.

Explainable AI는 활용됩니다; 예를 들어, 금융 서비스에서 신용 결정을 지원하고 사기 행위를 식별하고, 의료에서 권장된 진단 및 치료를 명확하게합니다. 이 추세는 규제 준수를 보장합니다. 또한 고객 만족과 신뢰를 향상시킵니다. 기업 운영을 개선하고 경쟁력을 유지하기 위해, 기업의 증가 수는 설명 가능한 AI의 사용을 우선화하고있다.

설명 가능한 AI 시장은 설명 가능한 방법론에서 주목할만한 개발로 인해 확장됩니다. Intricate AI 모델, 연구원 및 개발자들은 새로운 아이디어를 지속적으로 탐구하고 있습니다. SHapley 첨가제 exPlanations (SHAP), Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) 및 주의 메커니즘과 같은 전략은 더 자주 사용되고 있습니다.

사용자는 이러한 개발과 관련하여 AI 시스템을 보완하고 신뢰하는 것이 더 쉽게 찾을 수 있습니다. 이는 의사 결정 프로세스의 더 정확하고 투명한 설명에 대한 허용됩니다. 설명 가능한 AI 솔루션의 수용은 다양한 AI 모델 유형에 걸쳐 더 넓은 적용을 가능하게하는 모델-agnostic 해석 기술의 발전에 의해 더 연료됩니다.

Explainable AI는 보험, 의료 및 금융과 같은 높은 규제 부문에서 점점 인기를 얻고 있습니다. 이러한 산업은 AI 시스템이 회계 및 투명성이 엄격한 규정을 준수해야 합니다. Explainable AI는 규제 요건을 충족하는 데 도움이되는 이해 가능한 설명과 자동화 된 판단을 제공합니다. 설명할 수 있는 AI, 예를 들면, 신용 득점 알고리즘이 특정 인구에 대한 비공식적으로 비스듬하지 않는 보장하기 위해 금융 산업에 필수적입니다. 그것은 의학 전문가는 AI 생성된 진단 및 치료 권고를 칭찬하고 신뢰합니다. Explainable AI 솔루션은 규제 scrutiny 증가로 이러한 지역에서 수요를 증가시키는 것으로 예상됩니다.

Explainable AI 시장 분석

소프트웨어 유형에 바탕을 두어, 시장은 Model-agnostic 방법 및 모델별 메소드로 나뉩니다. Model-agnostic 방법 세그먼트는 예측 기간 중 19.1%의 CAGR를 등록 할 것으로 예상됩니다.

• Model-agnostic 접근법은 다른 AI 모델의 출력을 평가하고 비교할 수 있는 AI 산업에 필수적인 도구를 만드는 유연한 적응형 방법을 제공합니다. 모델별 접근 방식과 대조하여, 특정 종류의 알고리즘을 위해 설계된 모델별 접근 방식과 같은 모델별 접근 방식은 건축에 상관없이 AI 모델에 적용 가능합니다.
• 다양한 애플리케이션 컨텍스트의 상당한 가치는 유니버셜에 뿌리를두고 있습니다. LIME와 SHAP는 두 가지 잘 알려진 모델입니다. 로컬로 블랙 박스 모델의 동작을 닮은 해석 가능한 모델을 만들려면 LIME first perturbs the input data and then monitors changes in output.
• Conversely, SHAP는 모델의 출력을 입력 특성에 할당하기 위해 협력적인 게임 이론에서 아이디어를 사용하여 기능의 반향을 제공합니다. 이 기술은 사용자가 복잡한 모델의 의사결정 프로세스로 통찰력을 얻을 수 있으며, biases를 발견하고 모델 출력을 성공적으로 평가합니다.
• AI 애플리케이션의 범위에서 투명성과 책임이 요구되는 기업에 특히 유용합니다. Model-agnostic 접근법은 기업의 수요를 충족하고 신뢰할 수 있고 comprehensible AI 솔루션을 찾고있는 다양한 응용 분야에 대해 설명 가능한 AI 시장의 점점 인기를 끌고 있습니다.

구성 요소에 따라 설명 가능한 AI 시장은 솔루션 및 서비스로 나뉩니다. 솔루션 부문은 2023년 4억 달러 이상의 매출을 가진 글로벌 시장을 지배했습니다.

• 설명 가능한 AI의 시장은 AI 모델의 책임, 해석성 및 투명성을 향상시키기 위해 설계된 광범위한 상품 및 서비스로 구성된 솔루션 세그먼트를 포함합니다. 소프트웨어 도구, 플랫폼, 및 프레임 워크는 모델 해석, 비스듬한 탐지 및 규정 준수보고에 대한 기능을 제공합니다.
• Prominent 기술 회사 및 fledgling 시작은 현재 AI 프로세스 및 프레임 워크로 매끄럽게 메쉬를 제공하는 포괄적 인 설명적 인 인공 지능 솔루션을 제공합니다. 예를 들어, 설명 기능은 Google Cloud AI, IBM Watson 및 Microsoft Azure Machine Learning과 같은 시스템으로 구현되며, 이는 개발자와 데이터 과학자를 보완하고 모델의 예측을 해석합니다.
• 이 솔루션 세그먼트는 AI의 윤리적 배포에 대한 모범 사례를 만드는 데 도움이되는 전문 및 컨설팅 서비스를 포함하고, 규제 준수를 확인하고, 설명 가능한 AI 기술을 채택하고 최적화합니다.
• 솔루션 시장은 점점 늘어나고 있으며, 많은 산업 분야의 요구를 충족시키는 더 진보적이고 사용자 친화적 인 솔루션을 제공하여 은행 및 의료에서 법률 및 소매에 이르기까지 AI의 투명성과 책임에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다. 이 솔루션의 창조와 수용은 AI 기술의 책임적인 사용을 격려하고 공공의 신뢰를 촉진하는 데 필수적입니다.

북미는 2023 년 글로벌 설명 가능한 AI 시장을 지배했으며 85 % 이상의 점유율을 차지했습니다. 설명 가능한 AI의 시장은 AI R & D의 기술 발전, 법률 프레임 워크 및 큰 투자의 혼합 때문에 북미 지역에 의해 지배된다. 기술 및 AI의 리더십으로, 미국은 중요한 선수입니다.

Google, Microsoft, IBM 및 Amazon과 같은 Prominent 기술 기업은 북미에 위치한 본사를두고 설명 가능한 AI 기술의 개발 및 구현에 대한 방법을 선도하고 있습니다. 이 사업은 R & D에 상당한 투자를 통해 책임과 투명성을 먼저 둔 혁신적인 AI 솔루션을 제공합니다.

또한, AI의 윤리 및 사회적인 의미에 대한 응답으로 북미의 규제 환경이 변화합니다. Legislators 및 규제 기관은 AI 시스템이 단지, 개방 및 책임인지 확인하기 위해 더 많은 관심을 지불하고 있습니다. 설명할 수 있는 AI 솔루션은 미국 Algorithmic Accountability Act과 같은 이니셔티브에 의해 구동되며, 이는 자동화된 의사결정에 대한 설명을 제공합니다.

미국은 AI R&D의 강력한 기술 기반, 대형 투자 및 포워싱 법률 프레임 워크에 대한 설명 가능한 AI 시장을 선도합니다. 국가는 Google, Microsoft, IBM 및 Amazon과 같은 설명 가능한 AI의 개발에서 길을 선도하는 중요한 디지털 거물에 집입니다. AI 투명성 및 해석성을 향상시키기 위해 이러한 조직은 전문 팀을 고용하고 AI 연구에 크게 투자합니다.

Explainable AI 솔루션은 미국 정부의 규제 기관과 연방 무역위원회 (FTC)를 포함한 AI 윤리 및 책임에 중점을두고 있기 때문에 더 많은 인기를 얻고 있습니다. Carnegie Mellon, Stanford 및 MIT와 같은 Prominent 학문적인 설립은 AI의 분야에 실질적인 공헌을 설명합니다 연구, encouraging scholarly 협력 및 혁신.

기술 및 혁신, 정부 지원 및 윤리적 AI 관행에 중점을 둔 일본은 신속하고 빠르게 성장할 수 있는 AI 사업의 길을 선도하고 있습니다. 공공 및 상업 부문 간의 금융 프로그램 및 전략적 제휴와 함께 일본 정부는 AI 연구 및 개발을 지원하는 여러 이니셔티브를 시작했습니다. Fujitsu, Hitachi 및 NEC를 포함한 대형 일본 기업은 AI 애플리케이션의 투명성과 신뢰감을 향상시키기 위해 AI 솔루션을 설명하는 데 적극적으로 노력하고 있습니다.

AI 시스템의 책임과 설명의 가치를 스트레스하는 정부의 프레임 워크와 규칙은 AI 윤리와 지배에 관한 일본의 접근 방식을 나타냅니다. 또한, AI는 일본 전국의 노후화 인구에 대한 의사결정 프로세스를 강화하고 의료 및 로봇의 문제에 대한 많은 잠재력을 가지고 있습니다.

예를 들어, 2 월 2024에서 일본은 디지털 기술에 새로운 기회를 제공하고 최첨단 AI 기술을 활용함으로써 노후화 된 인력의 어려움을 해결하고 있습니다. 이 제안은 국제 비즈니스가 일본 사회를 바꿀 수 있도록이 새로운 산업 혁명의 국내 파트너와 협력 할 수있는 기회를 제공합니다.

강력한 기술 기반, 적극적인 정부 정책 및 활기찬 AI 생태계로, 대한민국은 설명 가능한 AI 시장에서 중요한 참여자로 출현하기 시작했습니다. AI의 개발은 한국 정부가 R&D의 중요한 투자와 공공 및 민간 부문 간의 협력의 장려를 포함하는 국가 정책의 일부로 최고 우선 순위를 받았습니다. 삼성, LG, 네이버와 같은 대한민국 IT 기업은 AI 기술을 개발하는 방법을 선도하고 있습니다.

AI 투명성 및 책임에 대한 규칙 및 표준을 설정하는 노력으로 대한민국의 규제 프레임 워크는 AI와 관련된 윤리적 문제를 해결하는 것입니다. 의료, 운전 차량 및 스마트 도시에 대한 국가의 강조는 AI의 응용 프로그램에 대한 실질적인 전망, 결정 프로세스를 강화하고 AI 기반 시스템에 대한 공공 신뢰를 보장합니다.

AI 연구 및 개발, 정부 백업 및 다양한 산업 전반에 걸쳐 AI 기술의 빠른 섭취로 중국은 설명 가능한 AI 시장에서 지배적 인 플레이어입니다. AI는 현재 중국 정부의 최고 우선 순위이며, 이는 중국 AI 혁신의 선두 주자로 자리 잡고 있습니다.

변화 규칙과 투명성과 준수를 유지하기 위해, Baidu, Alibaba, Tencent 및 Huawei와 같은 주요 중국 IT 거대는 설명 가능한 AI 연구 및 응용 분야에서 상당한 투자를하고 있습니다. 중국은 AI 시스템의 설명과 책임의 중요성을 강조하는 규칙과 정책을 수립했으며 AI 윤리 및 지배에 대한 접근 방식을 반영합니다. 중국은 수요를 운전하는 금융, 의료, 스마트 도시와 같은 산업 분야에서 급속한 디지털 전환을보고있다.

설명 AI Market Share

Microsoft Corporation 및 International Business Machines Corporation (IBM)은 설명 가능한 AI 업계에서 10 % 이상의 중요한 점유율을 보유했습니다. Microsoft Corporation은 AI R&D, 강력한 클라우드 인프라 및 다양한 AI 플랫폼 오퍼링에 대한 실질적인 투자로 인해 상당한 시장 점유율을 가지고 있습니다. 설명 요소는 클라우드 컴퓨팅 서비스, Microsoft Azure를 통해 기업에서 제공하는 AI 도구 및 서비스에 통합됩니다.

Developers는 Azure Machine Learning에서 제공하는 통합형 해석 도구의 도움으로 기계 학습 모델에 대한 자신감을 가질 수 있습니다. Microsoft의 AI 정책 및 노력은 책임있는 AI 개발을 스트레스하고 윤리적인 AI와 개방성에 대한 회사의 헌신을 보여줍니다. Microsoft Research, 회사의 연구 부서는 혁신 프로젝트와 교육 기관과의 파트너십을 통해 설명 가능한 AI 분야를 지속적으로 발전시킵니다.

광범위한 제품 범위, 윤리적 AI 초점 및 AI 혁신의 긴 역사, 국제 비즈니스 기계 공사 (IBM)는 설명 가능한 AI에 중요한 시장 점유율을 가지고 있습니다. IBM 왓슨의 주요 AI 플랫폼인 IBM 왓슨은 AI에 의해 생성 된 이해 및 해석 통찰력에 사람들을 지원하는 정교한 설명 기능을 가지고 있습니다. Watson의 Explainability 제안은 AI 모델의 의사결정 프로세스를 관찰하기 위해 조직이 신뢰를 촉진합니다.

IBM은 AI Ethics Board와 AI Fairness 360 툴박스를 설립하여 윤리 AI 모델을 식별하고 줄이기 위한 리소스를 제공하는 AI Fairness 360 툴박스의 설립을 통해 윤리적인 AI에 대한 헌신을 설명했습니다. 설명 가능한 AI 접근 및 기술은 IBM의 광범위한 연구 기능으로 인해 지속적으로 진화하고 있습니다. IBM Research에 의해 exemplified.

설명 AI 시장 기업

설명 가능한 AI 업계에서 작동하는 주요 플레이어는 다음과 같습니다.

• Microsoft 회사
• 국제 비즈니스 기계 공사 (IBM)
• 구글 LLC
• NVIDIA 기업
• Amazon 웹 서비스, Inc. (AWS)
• 영업 인력, Inc.
• 데이터로봇, Inc.

설명 AI 산업 뉴스

• 6 월 2023에서 2.6 USD 백만 기금 모금 라운드는 기계 학습 모델의 구현을 전문 네덜란드 비즈니스에 의해 확보되었습니다. 이 투자의 목적은 향후 유럽 AI 법규를 준수하면서 설명성과 투명성을 위해 플랫폼의 용량을 늘리고 있었습니다.
• 3 월 2023에서 GyanAI는 설명 가능한 AI 기능을 갖춘 세계 최초의 언어 모델과 자연 언어 이해 엔진의 출시를 발표했습니다. 이 혁신은 AI 기술의 접근성과 이해를 강화하는 중요한 이정표입니다.

설명 가능한 AI 시장 조사 보고서는 업계의 심층적 인 적용을 포함합니다. 2021년에서 2032년까지 수익률(USD billion)의 예측 및 예측 뒤에 오는 세그먼트를 위해:

시장, Component에 의하여

• 제품정보
• 제품정보

시장, 소프트웨어 유형에 의하여

• Standalone 소프트웨어
• 통합 소프트웨어
• 자동화된 보고 도구
• 상호 작용하는 모형 시각화

시장, 방법

• Model-agnostic 방법
• 모델별 방법

시장, Component에 의하여

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