IBM發表了開源工具包，供資料科學家使用先進的演算法，來量化、評估和改進機器學習不確定性，以提高人工智慧系統的安全性。
深度學習人工智慧系統，可能在錯誤的情況，做出過於自信的預測，過去已經有自動駕駛汽車，因為人工智慧系統的失誤，而導致人員傷亡，不只是自動駕駛車，IBM提到，應用在醫療上的人工智慧系統，也可能因為模型以低確定性做出預測，而造成病患死亡。
常見的可解釋技術，能夠描述人工智慧模型的工作原理，讓像是預測房價系統模型用戶，知道預測誤差範圍，以估計收益或是損失，而產品經理也可能利用人工智慧模型，來預測不同功能的平均表現，以及對於KPI的影響。IBM提到，不確定性量化則能進一步揭露模型的局限性和潛在的故障點，因此可以改善更多人與人工智慧協作的需求。
不確定性可以讓人們知道，是否該信任模型的預測結果，像是護理師可以使用人工智慧系統來幫助診斷皮膚病，當人工智慧可信度很高，則醫護人員便能接受人工智慧的決定，反之，當人工智慧建議不被採信，就可將病患轉診至皮膚科醫生。IBM提到，不確定性是人工智慧系統和人類使用者間的溝通形式，能夠實現最佳的準確性、強健性和公平性。
UQ360是一個開源工具包，提供不確定性量化的評估、測量、改進和溝通。不確定性量化的方法取決於許多因素，包括基礎模型、機器學習任務的類型、資料的特徵和用戶的目標等，IBM提到，部分時候資料科學家所選用的不確定性量化方法，可能無法產生高品質的不確定性評估，因而誤導用戶，所以在部署人工智慧系統之前，必須要評估並且改進不確定性量化品質。
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而UQ360可以協助資料科學家解決這個問題，藉由使用UQ360工具包，就可以評估、測量、改進和溝通不確定性量化。官方提到，這是目前第一個不確定性量化開源工具包，提供了一套演算法來量化模型不確定性，並且助用戶評估和改進不確定性量化，以簡化模型開發過程。
另外，UQ360也能協助團隊高效能的進行溝通，因為UQ360將不確定性量化的溝通方法，整合到了人工智慧生命周期中，並且對每種不確定性量化演算法提供UQ360 Python套件，開發者可以按照指引，選擇適當的溝通形式，進行簡明描述或是詳細的視覺化呈現。
IBM表示，UQ360不僅是Python函式庫工具包，而是能夠作為人工智慧不確定性和局限性的溝通透明平臺。IBM創建了互動式體驗，來供用戶了解生成高品質不確定性量化的方法，同時也提供許多教學內容，展示在人工智慧周期中使用不確定性量化的方法。
UQ360採用通用介面設計，適用於不同的不確定性量化功能，期望可以推動社群的負責任人工智慧應用加速創新。
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