人工智能可解释性 人工智能可解释性指理解人工智能模型内部决策逻辑的能力。当模型基于输入数据得出特定输出时，可解释性技术能揭示其中间推理过程和关键影响因素。 实现可解释性的基础方法是特征重要性分析。通过计算输入特征与输出的关联度，识别对决策影响最大的变量。例如在贷款审批模型中，可量化收入、信用记录等特征的权重分数，生成类似"收入占比决策权重35%"的解析报告。 对于复杂模型，需采用局部可解释性技术。LIME方法通过构造局部替代模型，在特定数据点周围采样并训练简化的可解释模型（如线性回归），生成针对单个预测的"如果收入增加5万元，通过率提升12%"的因果陈述。 当需要全局模型理解时，SHAP框架基于博弈论统一计算各特征的边际贡献值。其通过排列组合特征子集，量化每个特征在所有数据样本中的平均影响强度，最终生成显示特征整体重要力的归因瀑布图。 针对深度神经网络等黑盒模型，可视化工具可呈现内部表征。类激活映射技术能高亮图像分类中起决定作用的像素区域，而注意力机制则可追溯自然语言处理中词语间的关联权重，形成决策依据的热力图标注。 最终，可解释性需与人类认知对齐。通过自然语言生成技术将技术解析转化为"拒绝贷款因客户历史逾期次数超出阈值"等通俗陈述，并建立交互式问答系统支持多轮质疑-解释对话，完成从技术解析到认知透明的闭环。