台大徐宏民團隊近日與科技部共同發表全球首創可解釋性人臉辨識技術，稱為xCos（Explainable Cosine）模組，率先將可解釋性AI（Explainable AI，XAI）技術應用在人臉辨識領域中。
徐宏民教授表示在深度模型設計過程中會遭遇 AI 人臉辨識結果跟我們大腦直覺無法吻合的案例，不曉得判斷的依據為何。為解決這樣的問題，團隊花了一年多的時間開發了可解釋性人工智慧（Explainable AI ，XAI）模組 xCos，可以成功解釋為何兩張人臉會辨識為同一人（或另一人）的原因，提出 AI 黑盒子的決策依據、協助人臉辨識產品開發，同時 xCos 會自動留意人臉不自然的表面而專注在真實以及具辨識能力的人臉位置，進而達到偽裝人臉辨識的效果。且經過測試，就算搭配不同的人臉辨識軟體，亦能發揮同樣的功能。
這組 AI 特別之處在於，模組除了具備高辨識率的人臉辨識能力外，還可有條理的解釋 AI 產出結果的原因，不僅可協助國內外相關業者開發 AI 辨識技術、明白 AI 決策建議背後的理由，更能提升人類對於使用 AI 的信任度。