7、人工智能与机器学习的可解释性及相关问题解析

人工智能与机器学习的可解释性及相关问题解析

在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）和机器学习已经深入到各个领域，然而其可解释性却一直是备受关注的问题。下面我们将详细探讨数据开发、模型及输出的可解释性方法，以及流行方法的局限性等内容。

1. 解决模型开发数据可解释性的常用方法

数据治理框架对于成功且负责任的AI和机器学习至关重要，标准化和一致的数据管理流程能提升AI和机器学习的信任度、透明度和治理水平。数据管理涵盖了访问、获取、转换和准备输入数据以进行分析的过程。为了提高模型的透明度，数据收集、数据准备和质量验证以及特征工程等过程需要具备透明性、可重复性（在某些情况下）、鲁棒性，并做好文档记录。使用合理的输入进行模型开发有助于增强对AI和机器学习系统的信任。

以下是一些以数据为中心的关键问题：
- 数据收集过程 ：
- 数据来源是否可靠、有意义且合理？
- 是否有标准化的数据质量、验证和采样流程？
- 模型使用的训练数据是否无偏差且能代表模型应用的总体（即少数群体是否被过度或不足代表）？
- 变量选择过程 ：
- 变量选择和缩减遵循的方法是什么？
- 是否记录了变量选择和缩减的方法/途径？
- 自动化过程和人工判断的结合情况如何？
- 特征工程 ：
- 生产系统是否支持特征工程逻辑？
- 特征工程的方法/途径是否自动化并得到模型风险政策的支持？
- 是否可以使用中间样本或近期生产数据样本重现这些过程？

2. 解决模型及模型输出