本文提出了一种新算法，通过解决鲁棒性问题来计算正式解释，消除了可扩展性限制，并推广了正式解释的定义。研究综述了与机器学习模型解释和公正性相关的50多篇文献，探讨了防御攻击和设计稳健解释的方法。提出了Compare-xAI基准框架，以帮助解释模型结果并验证AI模型的准确性和鲁棒性。研究发现，当前流行的可解释人工智能方法在某些情况下可能导致决策者做出更糟糕的决策。