文献解读 | 人工智能可解释性工具的困境及其消解

图源：今文 & 通义万相

论文信息：孙晓宇,夏保华. 人工智能可解释性工具的困境及其消解[J]. 自然辩证法研究,2024,40(11):88-93+137. DOI:10.19484/j.cnki.1000-8934.2024.11.020.

引言

近年来，随着人工智能（AI）技术的迅猛发展和广泛应用，其在教育、医疗、金融等多个领域为人类生活带来了极大的便利。然而，AI模型的高度复杂性也引发了新的挑战，尤其是当这些模型的预测和决策过程无法被人类理解时，可能会带来歧视、失控等负面后果。因此，可解释性逐渐成为AI伦理治理中的关键问题之一。许多政府机构和组织纷纷发布了相关的伦理准则，如联合国发布的《人工智能伦理问题建议书》以及中国发布的《新一代人工智能治理原则———发展负责任的人工智能》和《新一代人工智能伦理规范》，都强调了增强AI系统的可解释性。

为了使这些伦理准则落地并发挥实际作用，各界越来越重视将伦理原则转化为具体的技术工具，从而解决AI的可解释性问题。尽管目前已有不少可解释性工具被开发和应用，但它们在实现真正意义上的解释性方面仍面临诸多困境。本文《人工智能可解释性工具的困境及其消解》由孙晓宇和夏保华撰写，旨在通过批判建构主义视角分析当前AI可解释性工具存在的局限，并提出相应的解决方案，以促进AI伦理原则的实际操作化和落地化发展。

论文的新颖性

该论文的独特之处在于它从批判建构主义的视角出发，探讨了AI可解释性工具的实质与形式两个维度，揭示了现有工具在实现实质可解释性的同时忽略了形式不可解释性的问题。这一观点突破了传统研究仅关注技术层面的局限，深入剖析了技术设计中隐含的社会价值和偏见，从而提出了更具全面性和实用性的改进建议。

首先，论文详细介绍了几种常用的AI可解释性工具，包括IBM的AI Explainability 360、微软的Interpret ML、Seldon Technologies的Alibi以及谷歌的What-If Tool (WIT)。这些工具虽然能够在一定程度上帮助用户理解AI系统的行为和决策过程，但它们大多只关注实质可解释性，即基于特定数据或文本对模型进行解释，并未充分考虑社会文化背景对技术的影响。而批判建构主义理论则强调，技术设计不仅是中立的，还可能隐含无意识的偏好和社会价值观，这使得形式可解释性同样重要。

其次，论文指出，尽管现有的可解释性工具能够提高实质可解释性，但由于实质可解释性概念本身具有争议性，且忽视了形式可解释性，导致这些工具并不能完全实现解释AI的目的。例如，即使白盒模型对于具备专业知识的群体来说是透明的，但对于不具备这些知识的群体而言，这些模型仍然是不透明的，这种现象可以被视为形式不可解释性。此外，不同利益相关者对可解释性的需求各不相同，这也进一步增加了实现全面可解释性的难度。

综上所述，该论文不仅揭示了当前AI可解释性工具面临的困境，还提出了混合式的定义方式和赋予用户定义权等解决方案，以期更好地满足不同用户的需求，推动AI伦理原则的落地实施。这种跨学科的研究方法不仅有助于深化我们对AI可解释性的理解，也为未来的实践提供了宝贵的参考。

论文的研究方法

在研究方法上，《人工智能可解释性工具的困境及其消解》采用了批判建构主义作为主要理论框架，通过对现有AI可解释性工具的分析，揭示了它们在实现实质可解释性的同时忽略形式可解释性的问题。具体来说，作者运用了以下几种方法：

文献综述：文章首先对现有的AI可解释性工具进行了详细的梳理和分类，列举了多个国内外知名的可解释性工具，如AI Explainability 360、Interpret ML、Alibi和What-If Tool等。通过对这些工具的功能、应用场景和评估指标的介绍，为后续的批判分析奠定了基础。

批判建构主义视角下的分析：作者借鉴了安德鲁·芬伯格（Andrew Feenberg）的批判建构主义理论，认为技术设计并非纯粹中立，而是包含着社会价值和偏见。在此基础上，论文区分了实质可解释性和形式可解释性两个概念。实质可解释性指的是基于特定数据或模型对AI行为进行解释的能力，而形式可解释性则涉及到社会文化背景和技术设计过程中隐含的价值观和偏见。通过这种二元分析，论文揭示了现有工具在实现可解释性方面的局限性。

案例分析：为了更直观地展示现有工具的局限性，论文通过具体的案例分析来说明形式不可解释性的问题。例如，在贷款申请场景中，客户可能希望了解银行拒绝贷款的具体原因，但在法律场景下，需要提供一个包含所有相关因素的完整解释。这种差异体现了不同利益相关者对可解释性的不同需求，而现有工具往往难以兼顾这些需求。

对比研究：论文还比较了interpretability和explainability这两个术语在学术界的不同理解和阐释，指出了两者之间的细微差别及其在实践中带来的挑战。一方面，部分学者认为这两个术语紧密相连甚至等同；另一方面，也有学者强调它们的区别，认为interpretability侧重于模型的透明性，而explainability则侧重于结果的理解。这种对比研究有助于揭示可解释性概念本身的争议性，进而为提出改进方案提供了理论依据。

问卷调查与访谈：虽然论文并未直接提及具体的问卷调查或访谈内容，但从其对不同利益相关者需求的分析来看，作者可能采用了定性的调研方法，收集了来自科研人员、从业者、用户等多方面的反馈意见。这些数据为论文提出的解决方案提供了重要的实证支持。

综上所述，该论文通过多种研究方法的结合，系统地分析了AI可解释性工具的现状及存在的问题，并从批判建构主义的角度提出了切实可行的改进建议。这种方法不仅丰富了对AI可解释性的理解，也为未来的研究和实践提供了有价值的参考。

论文的研究过程

在研究过程中，《人工智能可解释性工具的困境及其消解》一文通过系统化的步骤，逐步揭示了AI可解释性工具所面临的困境，并提出了相应的解决方案。具体来说，研究过程可以分为以下几个阶段：

问题识别与界定：首先，作者明确了当前AI可解释性工具的核心问题是其未能全面实现可解释性，特别是在形式可解释性方面存在不足。通过引入批判建构主义理论，论文指出，现有工具过于关注实质可解释性，忽视了技术设计过程中隐含的社会价值和偏见，这导致了形式不可解释性问题的存在。

现有工具的评估：接下来，作者对几个典型的AI可解释性工具进行了详尽的评估，包括AI Explainability 360、Interpret ML、Alibi和What-If Tool。这些工具虽然在不同的应用场景中表现出色，但它们普遍依赖于特定的数据集和算法，无法涵盖所有的使用情境。例如，AI Explainability 360提供了多种解释方法和评估指标，但其默认的可解释性范围局限于某些特定的应用场景，无法应对多样化的用户需求。

批判建构主义视角下的分析：在此基础上，作者运用批判建构主义的方法，深入分析了这些工具的局限性。根据芬伯格的理论，技术设计不仅仅是中立的，还包含了社会价值和偏见。论文指出，实质可解释性关注的是模型的透明性和可理解性，而形式可解释性则涉及到技术设计过程中隐含的价值观和社会影响。现有工具虽然能够在一定程度上提高实质可解释性，但由于忽略了形式可解释性，导致了“黑箱”现象依然存在，无法彻底解决用户的疑惑。

概念争议的讨论：论文进一步探讨了interpretability和explainability这两个术语在学术界的争议。一方面，部分学者认为这两个术语紧密相连，甚至是等同的；另一方面，也有学者强调它们之间的区别，认为interpretability侧重于模型的透明性，而explainability则侧重于结果的理解。通过这种对比研究，作者揭示了可解释性概念本身的争议性，并指出现有工具在定义和评估可解释性时面临的挑战。

提出解决方案：针对上述问题，论文提出了几项具体的解决方案。首先，作者建议采用混合式的定义方式，将自上而下的通用定义与自下而上的具体情境相结合，以兼顾灵活性和普遍性。其次，作者主张赋予用户更多的定义权和选择权，根据不同用户的需求定制个性化的可解释性工具。最后，作者提出了明确可解释性概念边界的三个核心要求：简单、稳定和准确，以此为基础来提升现有工具的实用性。

结论与展望：在总结部分，论文回顾了研究的主要发现，并对未来的研究方向提出了展望。作者认为，通过上述措施，可以在一定程度上解决实质可解释性的概念争议和形式不可解释性问题，推动AI伦理原则的实际操作化和落地化发展。同时，作者呼吁更多的跨学科合作，以进一步深化对AI可解释性的理解，并探索更加有效的解决方案。

通过这样一个系统化的研究过程，论文不仅揭示了当前AI可解释性工具面临的困境，还提出了切实可行的改进建议，为未来的实践提供了重要的指导。

论文的结论与展望

在结论部分，《人工智能可解释性工具的困境及其消解》一文系统总结了研究的主要发现，并对未来的发展方向提出了富有建设性的展望。首先，论文得出的重要结论是，尽管现有的AI可解释性工具在提高实质可解释性方面取得了一定进展，但由于忽略了形式可解释性，导致这些工具无法全面实现真正的可解释性。具体表现为，现有工具主要关注基于特定数据或模型对AI行为进行解释，而忽视了技术设计过程中隐含的社会价值和偏见，这使得形式不可解释性问题仍然存在。

论文进一步指出，实质可解释性概念本身具有较大的争议性，不同利益相关者对可解释性的需求各异，这也增加了实现全面可解释性的难度。因此，仅仅依靠技术手段无法彻底解决AI的可解释性问题，必须结合社会文化和具体情境进行全面考量。为此，作者提出了几项具体的解决方案：

混合式定义方式：通过将自上而下的通用定义与自下而上的具体情境相结合，既能确保定义的灵活性，又能保持一定的普遍性。这种方法有助于解决实质可解释性的概念争议，为可解释性问题的研究提供有效的指导。

赋予用户定义权：考虑到不同用户对可解释性的需求各不相同，作者建议在设计和开发可解释性工具时，增加用户的定义权和选择权。具体可以通过设置自定义选项和解释方法选择模式，提供贴合实际应用的个性化可解释性工具，从而更好地满足不同用户的需求。

明确可解释性概念边界：作者提出了三个核心要求——简单、稳定和准确，作为衡量可解释性的重要标准。简单意味着模型输入和输出之间的关系易于理解；稳定表示统计分析结果对数据扰动具有鲁棒性；准确则意味着良好的预测性能。通过这三个标准，可以有效提升现有工具的实用性。

在展望未来的研究方向时，论文强调了跨学科合作的重要性。AI的可解释性问题涉及计算机科学、哲学、社会学等多个领域，只有通过多学科的协同研究，才能更全面地理解和解决这一复杂的议题。此外，作者还呼吁更多实证研究，特别是通过大规模的问卷调查和用户访谈，收集更多关于用户需求和体验的数据，为改进现有工具提供坚实的实证基础。

结语

孙晓宇和夏保华的这篇论文不仅揭示了当前AI可解释性工具面临的困境，还提出了切实可行的改进建议，为未来的实践提供了重要的指导。通过系统化的研究方法和深刻的理论分析，论文为推动AI伦理原则的实际操作化和落地化发展做出了积极贡献。未来的研究应继续关注这些问题，并不断探索更加有效的解决方案，以促进AI技术的健康发展，增进人类福祉。

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