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Privacy Risks and Protection Methods in Explainable Artificial Intelligence: A Scoping Review
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了可解释人工智能（XAI）中隐私与可解释性之间的矛盾，提出了一种隐私保护解释框架，以帮助理解符合隐私要求的XAI特征，并提供实现隐私保护XAI的建议。
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关键要点
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本研究探讨了可解释人工智能（XAI）中隐私与可解释性之间的矛盾。
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研究填补了当前文献在隐私保护方面的不足。
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通过对57篇相关研究的回顾，提出了一种隐私保护解释的框架。
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该框架帮助研究人员和实践者理解符合隐私要求的XAI特征。
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研究发现，合理平衡隐私与其他系统需求仍是一个重大挑战。
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文章提供了实现隐私保护XAI的建议。
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