Black Box Problem pada Artificial Intelligence (AI) adalah masalah ketidakmampuan manusia untuk memahami proses pengambilan keputusan algoritma pembelajaran mesin yang kompleks. Meskipun algoritma AI dapat menghasilkan hasil yang akurat dan efektif, cara mereka mencapai hasil tersebut seringkali menjadi tidak jelas dan sulit untuk diinterpretasikan. Hal ini dapat menjadi masalah dalam situasi di mana keputusan yang dibuat oleh AI memiliki konsekuensi yang signifikan, seperti dalam bidang kesehatan atau pengemudi otonom.
Masalah black box muncul karena banyak algoritma pembelajaran mesin dirancang untuk belajar dari kumpulan data besar dan mengidentifikasi pola yang kompleks dalam data tersebut. Algoritma ini sering didasarkan pada jaringan saraf yang terdiri dari banyak lapisan node yang saling terhubung, sehingga sulit untuk melacak alasan di balik keputusan atau prediksi tertentu. Selain itu, algoritma ini dapat dipengaruhi oleh bias dalam data yang digunakan untuk melatih mereka, menghasilkan hasil yang diskriminatif.
Untuk mengatasi masalah black box, para peneliti mengembangkan metode untuk membuka kotak hitam algoritma AI, seperti menggunakan teknik interpretasi model untuk menganalisis dan memvisualisasikan bagaimana algoritma membuat keputusan. Selain itu, beberapa ahli mengusulkan untuk mengintegrasikan etika dalam desain dan pengembangan algoritma, sehingga membuatnya lebih transparan dan akuntabel.