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AI/ML模型通常被视为“黑匣子”，这是由于不透明的模型训练过程并挑战了破译的边缘效应。解释和解释模型可能是一个重大挑战。SR 11-7要求将实施该理论的模型方法和处理组件，包括数学规范和数值技术和近似值，应详细说明，并特别注意优点和局限性。该指南还强调了将模型构成有效挑战的重要性，因为其概念性的声音是独立验证的关键方面。通过遵循SR 11-7，我们认为可以使用特征重要性分析，本地和全球解释性等方法来解决与可解释性和解释性有关的问题。
人工智能和模型风险管理
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