本文探讨了可解释人工智能（XAI）的设计与实现，提出以用户为中心的方法，旨在提升用户对AI系统的理解与信任。研究强调训练数据质量的重要性，并关注人机协作中的可解释性，以推动XAI的有效应用。

本文探讨了可解释人工智能（XAI）中的梯度解释方法，分析了其技术细节和算法演变。研究表明，某些属性解释法可能导致决策者做出更差的决策，强调了人类评价的重要性。提出了将因果关系编码进数据的新方法，以提高解释质量，并展示了高斯过程回归在特征归因中的应用，提供了更准确的解释。最后，强调训练数据质量对模型性能的重要性，呼吁关注训练数据归因技术的实用性。