随着深度学习与复杂模型在金融、医疗、司法等关键领域的大规模应用，“黑盒”模型带来的不透明风险日益突出。法规合规（如 GDPR “可解释权”）、业务可用性需求与用户信任，都要求 AI 系统不仅“给出预测”，更要“说明理由”。**可解释人工智能（XAI）**旨在为复杂模型提供局部和全局的解释机制，使开发者、审计者与终端用户能够理解、信任并有效控制 AI 预测过程。本文将从六大维度系统解读 XAI 的原则、方法论、典型技术、应用场景、实施挑战与未来趋势。

IT之家 7 月 25 日消息，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员开发了一种名为“MAIA”的多模式自动化可解释性代理系统，该系统可以使用视觉语言模型来自动执行各种神经网络可解释性任务。

IT之家 3 月 9 日消息，谷歌悄悄更新了其“负责任人工智能与以人为本技术”（RAI-HCT）团队的网页，该团队主要负责开展人工智能安全、公平性与可解释性相关的研究工作。此次更新中，网页上关于“多样性”（diversity）和“公平性”（equity）的表述被删除或替换为更为模糊的词汇，例如用“所有人”（all）、“多样化的”（varied）和“众多的”（numerous）等词语代替了此前的“多样化”等表述。此前，该团队网页曾使用“边缘化群体”“多样化”“代表性不足群体”“公平性”等词汇来描述其工作重点。

中国财富网讯（金多多）近日，全球人工智能顶会IJCAI 2025“深度伪造检测、定位、可解释性”学术研讨会暨挑战赛正式启动报名。

本文深入探讨RAPL（Retrieval-Augmented Path Learning）框架，这是一个创新的人工智能架构，通过线图转换和合理化监督技术，从根本上改进了知识图谱环境下的检索增强生成系统。该框架通过构建高效且可泛化的检索器，显著提升了大型语言模型在知识问答任务中的准确性和可解释性。