可解释性AI致力于使AI系统的决策过程变得透明、可理解和可解释。由于深度神经网络的复杂性和非线性特征，理解模型如何得出特定结论是一个重大技术挑战。可解释性AI对于建立用户信任、满足监管要求、改进模型性能和确保AI系统负责任使用具有重要意义。常见XAI技术包括特征重要性分析（如SHAP、LIME）、基于规则的解释、代理模型（用更简单的模型解释复杂模型）以及可视化方法等，力求让人类洞察AI的内部运作机制。
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