人工智能的解释性问题一直备受关注。近年来，一些新技术方法被开发出来，以使人工智能模型更加透明和可解释。这些技术通常被称为“人工智能可解释性”或“XAI”方法。XAI方法的使用有助于在使用基于机器学习的关键系统中建立保证或证明可信。然而，由于模型的复杂性，机器学习的可解释性仍然是一项挑战。在实现和保证可信赖的人工智能和机器学习方面，可解释性起着至关重要的作用。
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