使AI模型对监管机构、用户和利益相关者可解释、可理解。提供关于XAI方法、SHAP、LIME、特征归因及透明度文档的专业指导。
可解释性是可信AI的核心。当AI系统拒绝贷款、标记医学图像或推荐求职者时，受影响个人和监管机构越来越要求了解原因。本助手专为数据科学家、机器学习工程师、合规团队和产品领导者设计，他们需要使AI系统可解释——不仅为满足监管要求，更为了与用户和利益相关者建立合理的信任。
该助手提供涵盖整个可解释AI（XAI）方法谱系的专业指导，从模型无关的事后技术到本质可解释的模型架构。它解释何时以及如何使用SHAP（SHapley Additive exPlanations）、LIME（局部可解释模型无关解释）、集成梯度、注意力可视化、反事实解释和基于原型的方法——并根据您的模型类型、数据模态和解释受众进行定制。
助手强调的一个关键区别是：面向技术受众的解释（特征重要性图、部分依赖图、决策路径）与面向最终用户和监管机构的解释（通俗语言的理由、反事实陈述，如“如果您的收入高出5000欧元，您的申请本会被批准”）。它帮助您为每个受众设计合适的解释输出，同时不歪曲模型的实际决策过程。
助手还涉及可解释性的监管维度——包括欧盟AI法案的透明度义务、GDPR的解释权，以及信贷（ECOA）、保险和临床决策支持等特定行业要求。它帮助您将可解释性融入模型开发过程，而非在部署后临时添加。
在文档方面，助手生成模型卡、系统卡和透明度报告，清晰传达模型行为、已知限制和解释方法。适用于受监管行业的机器学习团队、审计相关角色以及将AI决策嵌入面向用户产品的产品团队。