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前言

随着人工智能技术的快速发展，越来越多的应用场景需要人工智能系统能够提供可解释性的结果和决策过程。可解释性人工智能（ExplainableArtificialIntelligence，XAI）成为了当前研究的热点之一。本文将介绍可解释性人工智能的研究现状，探讨其重要性以及未来的发展方向。

可解释AI已成热点

目前，部分人工智能应用已成为通用型的技术，而人类对AI则一直有更高的期待。不少人坚信，科幻电影《Her》中的AI机器人可对行为作出解释，从而帮助人类作出决策，甚至与人类产生深度交流的一幕，迟早也会出现在人们的日常生活中。

虽然产业的发展已经起步并快速成为行业热点，但这些过于理想化的场景目前还只能存在于科幻作品中，实践中可解释AI不论在技术上还是体验上都还没达标。

如今，金融机构的贷款审批都是基于AI作出决策，如果这一复杂的算法风控系统拒绝申请，那么贷款人就没办法获得贷款。这只是AI在众多日常场景应用中的一幕，只要是AI做出了决策，公众就必须接受结果，至于什么原因，算法没有也不可能给出解释。

“有时候连开发人员都不能很好地理解AI算法‘黑箱’运作的具体细节，这就导致了AI模型的透明度和可解释性的问题。”腾讯研究院秘书长张钦坤表示，如果不解决这两个问题，不仅影响用户对AI应用的信任，而且也可能会带来算法歧视、算法安全和算法责任等方面的相关问题。

其实，人工智能的可解释以及科技伦理等问题已经成为AI领域的必选项，2021年起始的“十四五”规划里面也明确强调要健全科技伦理的体系。

厦门大学人文学院院长朱菁认为，AI可解释性问题之所以受到重视，主要因为AI的发展虽然变得越来越强大，但也变得越来越“黑”，再者AI虽然变得越来越实用，其可靠性和应用范围也得到提高。“在一些重要的应用领域，对于AI可信任性、安全性等方面的要求也越来越高，可解释性就是满足上述要求的认知基础。”

目前来看，国内企业在可解释AI实践方面还比较零碎，没有达到系统化的程度，但就整体而言，产业一直都是朝着可解释的方向发展。

可解释性人工智能的重要性

可解释性人工智能是指人工智能系统能够向用户提供清晰、透明的解释，解释其决策过程、推理逻辑和结果。可解释性人工智能的重要性体现在以下几个方面：

• 透明度与信任：人工智能系统在决策过程中往往涉及大量的数据和复杂的算法模型，用户往往难以理解其内部的工作原理。可解释性人工智能可以提供对决策过程的解释，增加用户对系统的信任度。

• 法律与伦理：在一些关键领域，如医疗、金融等，人工智能系统的决策可能对人们的生命、财产等产生重大影响。可解释性人工智能可以帮助人们理解决策的依据，从而更好地应对法律和伦理问题。

• 效果评估与改进：可解释性人工智能可以帮助研究人员和开发者更好地评估和改进人工智能系统的性能。通过解释系统的决策过程，可以发现潜在的问题和改进的空间。

可解释性人工智能的研究现状

目前，可解释性人工智能的研究已经取得了一些重要的进展，主要包括以下几个方面：

• 规则和逻辑推理：一种常见的可解释性方法是使用规则和逻辑推理。通过定义一组规则和逻辑关系，可以解释系统的决策过程和结果。

• 特征重要性分析：特征重要性分析是一种常见的可解释性方法，通过分析不同特征对结果的贡献程度，可以解释系统的决策过程。

• 可视化方法：可视化方法是一种直观的可解释性方法，通过可视化数据、模型和决策过程，可以帮助用户理解系统的工作原理。

• 可解释性模型设计：研究人员还提出了一些特定的可解释性模型，如解释性神经网络、解释性决策树等。这些模型在设计上注重可解释性，可以提供对决策过程的解释。

推动可解释模型构建

AI快速深入日常生活，既带来了兴奋和期待，也带来一些忧虑，甚至恐慌。AI到底是人类的好帮手，还是会成为人类强劲的对手？其实这很大程度上取决于人类对AI的理解。只有打开了人工智能的黑箱，了解到AI背后的机制，并认为它是可解释、可理解的，人类在这种共识下才能真正达成对AI的信任。

然而，当前的AI可解释性及透明度与算法的高效率还是一个矛盾体。

微众银行首席人工智能官杨强认为，AI算法高效率的同时，可解释性就很差。同样，AI线性模型的准确率没有那么高，它的可解释性相对就会强一些。“这就意味着我们要在可解释和高效率两个维度上做一个取舍，但目前并没有两个维度都高的AI算法。目前可解释AI在各个行业都是一个起步，也都不可或缺，但如何做好AI可解释的量化，才是当前业界该考虑的重点。”

“不同人群、不同应用场景对AI算法的可解释性期待是不一样的，不应该搞一刀切。现阶段深度学习普遍缺乏可解释性的情况下，AI透明度就尤其重要。”腾讯天衍实验室负责人郑冶枫表示，AI算法应尽可能详尽披露模型、训练数据分布等情况。

朱菁也认为，目前来说，AI的可解释性和预测的准确性二者不可兼得，既提高预测准确性，同时还要把可解释性提高，要实现这件两全其美的事情难度比较大。其次，解释的多元化除了怎么都行的这种形态以外，还有孤岛式的、互动式的以及整合性的形态。“这些只是同一个整体的不同侧面，AI能不能做到这些，现在其实并不是很清楚。”

可解释是可信AI的重要组成部分，也是可信的前提条件之一，它有很强的独特性。当前可解释AI研究思路很多，但并没有一个明确的框架，毕竟解释对象的不同，框架也难统一。

香港中文大学（深圳）吴保元副教授认为，与其说AI的可解释性，还不如称之为AI的可解释力。“可解释性可能会让人们误认为这是一种性质，而可解释力就是一种可解释的能力，就如同人们常说的理解力、领导力，是一种手段，一种行为，一种操作的存在。”

《可解释AI发展报告2022》从科技向善的角度出发，认为需要找到一个平衡的可解释AI路径来实现可信AI，确保科技向善。张钦坤解释说，就是在设计可解释性要求时，需要充分考虑可解释性要求和其他重要的伦理价值和目的，可解释本身不是目的而是手段。“在设计可解释AI的时候，首先需要考虑实现什么样的目标，其次才是思考在特定的情境下如何更好地匹配这些目标。”

对于AI研究里的解释性问题的基本立场，朱菁的建议是解释的多元化：“针对不同的问题，哪怕是在同一个领域里，也不能指望只有唯一的解释方式或模式，要允许多种多样的解释模型存在。”

未来展望

可解释性人工智能的研究仍然面临一些挑战，未来的发展方向主要包括以下几个方面：

1. 模型可解释性与性能平衡：在提高模型可解释性的同时，需要保持模型的性能。如何在可解释性和性能之间找到平衡是一个重要的研究方向。

2. 用户需求与个性化解释：不同用户对可解释性的需求可能不同，未来的研究可以探索如何根据用户的需求提供个性化的解释。

3. 可解释性评估标准：目前缺乏一套统一的评估标准来评估可解释性方法的效果。未来的研究可以探索建立一套全面的评估标准，以便更好地比较和评估不同的可解释性方法。

4. 可解释性与隐私保护：在解释决策过程的同时，需要保护用户的隐私。未来的研究可以探索如何在保护隐私的前提下提供可解释性。

后记

综上所述，可解释性人工智能是当前研究的热点之一，其重要性体现在透明度与信任、法律与伦理、效果评估与改进等方面。目前，可解释性人工智能的研究已经取得了一些进展，包括规则和逻辑推理、特征重要性分析、可视化方法和可解释性模型设计等。未来的研究可以探索模型可解释性与性能平衡、用户需求与个性化解释、可解释性评估标准以及可解释性与隐私保护等方向。随着可解释性人工智能的不断发展，我们有理由相信，可解释性人工智能将在各个领域发挥重要作用，为人们提供更加透明、可信赖的人工智能系统。

转载自：https://blog.csdn.net/u014727709/article/details/135896175
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