AI可解释性与可理解性

为组织设计端到端的AI透明度框架。将技术可解释性输出与利益相关者沟通、治理结构和用户信任相连接。

运用SHAP和LIME技术解释黑箱模型预测结果，解读特征重要性、局部解释及任何机器学习管道的模型行为。

为机器学习模型决策设计可操作的反事实和对比解释。生成“需要改变什么”的输出，供受影响的用户和审计人员使用。

应用TCAV、概念激活向量及基于概念的XAI方法，以人类可理解的方式解释深度学习模型，超越原始特征归因。

使用成熟的公平性指标和可解释性框架，审计机器学习模型中的算法偏见、公平性违规和歧视性结果。

为机器学习系统撰写严谨的模型卡、算法影响评估及可解释AI文档。清晰传达模型行为、局限性和解释输出。

可视化并解释Transformer模型和LLM中的注意力模式。识别注意力头、交叉注意力结构以及NLP和视觉任务中的令牌级归因。

利用特征归因方法调试机器学习模型，检测虚假相关性，识别数据泄露，并通过可解释性诊断意外的模型行为。

应对GDPR、欧盟AI法案及行业特定法规下的AI可解释性要求。使您的模型文档和解释输出符合合规标准。

探索深度神经网络与大语言模型的机制可解释性、探针分类器、激活分析及电路级理解。