实现人工智能功能透明度与有意义的可解释性之路

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人工智能的功能透明性在透明系统中遵守设计框架中成为关键挑战，要求跨学科合作来推进透明和可解释的人工智能系统的发展。

本文提出了可解释人工智能系统的设计指南和规范化贡献，并提供了一个框架来指导选择可解释人工智能方法的类别和解释重要属性的相对重要性。最终结论是，可解释建模可以为可信的人工智能做出贡献，但还需要在实践中证明可解释性的好处，并可能需要采取补充措施。