Yapay zeka sistemlerinde 'kara kutu' problemi, bir yapay zeka modelinin (özellikle derin öğrenme modellerinin) girdi ile çıktı arasındaki karar verme sürecinin insanlar tarafından anlaşılamaması veya yorumlanamaması durumudur. Bu, modelin neden belirli bir karar aldığını bilmeyi imkansız kılar.

Güvenilirlik üzerindeki etkisi: Kararların doğruluğu ve tutarlılığı sorgulanabilir hale gelir, hataların kaynağı bulunamaz.

Etik üzerindeki etkisi: Önyargı, ayrımcılık veya haksız kararların varlığı tespit edilemez ve düzeltilemez, bu da adalet ve hesap verebilirlik sorunlarına yol açar. Bu sorunu çözmek için kullanılan yöntemler:

1) Açıklanabilir Yapay Zeka (XAI) yöntemleri: Örneğin LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations), belirli bir tahmin için modelin hangi özelliklere odaklandığını yerel olarak açıklar. SHAP (SHapley Additive exPlanations) ise oyun teorisi temelli olarak her özelliğin tahmine katkısını ölçer. LIME daha hızlı ve modelden bağımsızken, SHAP teorik olarak daha sağlamdır ancak hesaplama maliyeti yüksektir.

2) Şeffaf modeller kullanımı: Karar ağaçları, lineer regresyon gibi doğası gereği yorumlanabilir modeller tercih edilir. Bu yöntem, tam şeffaflık sağlarken genellikle karmaşık problemlerde doğruluk kaybına neden olabilir. XAI yöntemleri karmaşık modellerin korunmasına izin verirken, şeffaf modeller daha basit ama daha az güçlüdür.