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可解释人工智能与多重共线性：当前方法的简要综述
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文综述了可解释人工智能（XAI）领域内的现有文献，并对未来的研究前景进行了探讨。提出了一种新的可解释性定义，讨论了XAI面临的挑战，指向了“负责任人工智能”的概念。
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关键要点
- 本文综述了可解释人工智能（XAI）领域的现有文献。
- 探讨了未来的研究前景。
- 提出了一种新的可解释性定义。
- 对各种机器学习模型进行了分类。
- 讨论了XAI面临的挑战，如数据融合和解释性之间的折衷。
- 强调了“负责任人工智能”的概念。
- 指出AI方法在实际组织中的实施必须保证公平性、模型可解释性和可追溯性。
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