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这就是 XAI 发挥作用的地方。XAI 是一个新兴领域，它提供克服算法和 ML 模型偏见并生成标准人类解释的技术。XAI 突出的主要原因是建立信任并在早期阶段检测偏见以消除它们。人工智能的可解释性是为了确保人工智能模型的适应性和可解释性，这些模型进一步融入了上下文推理。对 XAI 进行分类的方法有很多种，从方法对不同模型的适用性到解释的范围。一种较新的方法是在已部署的 ML 模型中添加一层可解释性。这称为事后方法，其中首先进行预测，然后添加一层可解释性以进行推理。但是，如果出现问题，就会出现问责问题。在这种情况下，就会出现谁应该负责的问题：构建机器学习模型的团队，还是构建可解释性模型的团队。这是
减轻人工智能中的偏见
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