本研究提出了一种基于搜索的方法，旨在解决生成式人工智能模型在艺术和版权内容方面的透明性问题。该方法分析训练数据对模型输出的影响，增强可解释性，并有效识别影响力子集，为用户评估提供基础。

Enhancing the Interpretability of Generative AI through Search-Based Data Impact Analysis
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