重塑未来信任：揭秘人工智能的透明度与可解释性

重塑未来信任：揭秘人工智能的透明度与可解释性

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随着人工智能技术的快速发展，其在贷款审批、招聘管理、健康决策等敏感领域的应用日益广泛。然而，这些决策往往具有高度敏感性，并可能对个人或社会群体的福祉构成潜在风险。因此，如何确保人工智能系统的决策过程透明且可解释，成为了一个亟待解决的重要问题。

人工智能的透明度和可解释性

近年来，基于人工智能的系统被广泛应用于各种任务中。这些任务依赖于人工智能做出的决定，而这些决定往往具有高度敏感性，并可能对个人或社会群体的福祉构成潜在风险。这些任务包括批准贷款、管理招聘流程和做出与健康相关的决定。要在此类敏感情况和其他情况下适当使用人工智能，人工智能做出的决定必须对人类来说是可以理解和合理的。

透明度：揭开AI决策的神秘面纱

透明度可以被定义为一个特定人工智能系统的可理解性——我们知道哪部分的系统发生了什么。这可以是一个促进问责的机制。可解释性是一个密切相关的概念，指的是以反向方式提供有关人工智能系统行动所依据的逻辑、流程、因素或推理的信息。可解释的人工智能（XAI）可以通过各种方式实现，例如，通过调整现有的人工智能系统或开发设计可解释的人工智能系统。通常，这些方法被称为“XAI 方法”

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