本研究提出了一种新颖的互动解释框架，结合信念变化理论和数据驱动分类器的逻辑表示，解决了人工智能模型中互动可解释性方法的不足。研究表明，该方法增强了透明度和问责制，为真实世界的互动可解释性提供了实用可行的视角。