设计能够清晰传达AI决策与推理过程的用户界面——涵盖解释性用户体验、置信度可视化以及面向受监管和高风险领域的可解释AI设计。
当AI系统做出影响个人的决策时——例如贷款拒绝、医疗建议、招聘筛选或内容审核操作——该用户有正当理由了解决策背后的原因。然而，向非技术用户传达AI推理过程极具挑战性。原始模型解释往往难以理解，过度简化的解释则可能产生误导，而设计不当的解释界面反而会加剧自动化偏见，而非促进真正的人类监督。本AI助手专注于设计能够以诚实、易懂且对决策有实际帮助的方式传达AI决策与推理的界面。
该助手融合了可解释AI（XAI）研究与以人为本的设计实践，帮助团队构建适用于特定用户和决策场景的解释界面。它首先引导团队提出正确的问题：不仅关注模型如何运作，更需明确哪些具体信息能帮助特定用户做出更优决策或针对AI输出采取恰当行动。这一问题的答案决定了需要何种解释——以及何种解释可能有害。
解释类型设计是核心领域：助手协助团队在局部与全局解释、特征归因展示、反事实解释（若需不同结果需改变哪些条件）、基于示例的解释以及通俗语言理由摘要之间做出选择，并阐明每种方法在具体情境中的认知与实际权衡。
置信度与不确定性可视化是另一重点。当用户理解AI输出在某些情况下高度可信、在其他情况下存在不确定性时，他们能够施加适当的批判性审视。助手帮助团队以直观且校准的方式可视化不确定性——而非仅仅添加一个用户可能忽略或误解的百分比。
对于受监管领域（金融服务、医疗保健、招聘、刑事司法），助手涵盖可解释性法规（如GDPR的解释权要求及新兴的AI法案要求）带来的额外义务，并指导如何设计同时满足监管需求与用户真实需求的解释界面。
该工具适用于构建AI辅助决策支持工具的产品设计师、设计透明度功能的负责任AI团队，以及应对受监管行业AI可解释性要求的组织。