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现代机器学习系统在自动化决策中越来越普遍，涵盖了私人和公共领域的各种应用。随着这种趋势的持续，机器学习系统的部署越来越缺乏人类监督，包括在其决策可能对人们的生活产生重大影响的领域。这些领域包括自动信用评分、医疗诊断、招聘和自动驾驶等。1 与此同时，机器学习系统也变得越来越复杂，很难分析和理解它们如何得出结论。这种复杂性的增加——以及随之而来的可解释性的缺乏——对在高风险环境中使用机器学习系统提出了根本挑战。
人工智能安全的关键概念：机器学习的可解释性
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