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法院、法律从业者和公众目前对基于人工智能 (AI) 的数字证据提取技术表现出一定的怀疑,这是可以理解的。人们对封闭式人工智能模型的透明度及其在数字证据挖掘中的适用性表示担忧。虽然人工智能模型牢牢扎根于数学、统计和计算理论,但争论的焦点是它们的可解释性和可理解性,特别是在它们如何得出某些结论方面。本文探讨了封闭式模型的问题、可解释性/可解释性的目标和方法。最重要的是,提出了可解释的基于人工智能的数字取证 (DF) 调查的建议。
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