随着人工智能在关键系统中的应用,透明性和可解释性变得至关重要。可解释性有助于用户理解AI决策,增强信任,并符合伦理和法规要求。文章探讨了在AI模型测试中整合可解释性的方法,如特征重要性分析和反事实分析,并介绍了旨在提高AI模型可解释性的GenQE.ai工具。
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