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我们介绍了可解释人工智能 (AI) 的四项原则，这些原则构成了可解释 AI 系统的基本属性。我们认为，可解释的 AI 系统应提供结果和过程的附带证据或理由；提供个人用户可以理解的解释；提供正确反映系统生成输出过程的解释；并且系统仅在其设计条件下以及在其输出达到足够信心时才能运行。我们分别将这四项原则称为解释、有意义、解释准确性和知识限制。通过大量利益相关者的参与，这四项原则得以发展，涵盖了可解释 AI 的多学科性质，包括计算机科学、工程学和心理学领域。由于不存在一刀切的解释，不同的用户将需要不同类型的解释。我们提出了五类解释并总结了可解释 AI 的理论。我们概述了该领域中涵盖主要可解释算法类别的算法。作为基线比较，我们评估了人们提供的解释是否符合我们的四项原则。这项评估为设计可解释的 AI 系统的挑战提供了见解。
可解释人工智能的四个原则
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