本研究探讨在高风险应用中使用黑箱机器学习模型时，如何平衡透明性、可解释性和用户隐私。通过私密信息检索技术，提出方案保护用户隐私并精确获取反事实解释。尽管如此，数据库仍可能泄漏信息，研究提出减少泄漏的策略以提高隐私保护。