3、可解释人工智能（XAI）：概念、应用与挑战

可解释人工智能（XAI）：概念、应用与挑战

1. 可解释人工智能（XAI）概述

可解释人工智能（XAI）旨在用通俗易懂的语言解释人工智能的内部工作机制，说明其优缺点。它有助于定义模型的正确性、透明度、结果、公平性，并为人工智能支持的决策提供依据。在人工智能不断发展的今天，人类难以理解和追踪算法的步骤，许多模型就像“黑匣子”，而XAI能让人类用户理解和信任机器学习算法的输出和结果。

2. XAI的好处

• 增强对模型的信心 ：成功的人工智能模型能增强用户的信心。在自动驾驶、医疗疾病诊断、银行和保险机构的金融决策等关键设计中，需要对人工智能系统有高度信心才能获得最优解。
• 符合规范要求 ：开发人工智能系统的机构现在面临向客户解释其人工智能模型的压力，以便客户更好地理解。

以下是XAI好处的表格总结：
|好处|描述|
| ---- | ---- |
|增强对模型的信心|关键设计需对AI系统高度信任以获最优解|
|符合规范要求|开发机构需向客户解释AI模型|

3. XAI的研究挑战

• 技术挑战 ：XAI解释和XAI系统评估是XAI研究界面临的技术难题。
• 法律挑战 ：“被遗忘权”是XAI面临的法律挑战，因为每个人都希望删除某些数据，防止第三方追踪。
• 实际挑战 ：人类理解和机器解释的一致性需求是