可解释性研究：让AI决策更透明
在人工智能技术飞速发展的今天，可解释性（Explainability） 成为学术界和工业界关注的核心议题之一。它旨在解决「黑箱」模型带来的信任问题，确保算法决策的透明性与可追溯性。
为什么需要可解释性？
- 提升可信度：复杂模型（如深度学习）的决策逻辑难以直观理解，而可解释性技术能揭示其关键特征与推理路径。
- 符合法规要求：例如欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）要求算法需能解释其决策依据。
- 应用场景扩展：在医疗、金融等高风险领域，可解释性是技术落地的必备条件。
常见技术方法
- 模型简化：使用决策树、线性模型等结构更清晰的算法。
- 可视化工具：通过热力图、注意力权重等方式展示模型内部机制。
- 规则提取：从黑箱模型中归纳可解释的规则（如LIME、SHAP）。
- 因果推理：分析输入变量与输出结果之间的因果关系。
拓展阅读
如果对可解释性AI技术的实现细节感兴趣，可以进一步阅读可解释性AI概述。