该研究通过分析一个能源零售商的 220,185 位客户数据，使用可解释人工智能方法预测交叉销售，并证明 SHAP 方法提供的解释对实际买家有效，进一步阐明了信息系统、可解释人工智能和关系营销的相关研究意义。

Aug, 2022

深度学习算法的崛起在计算机视觉任务中取得了重大进展，但它们的 “黑匣子” 性质引发了对可解释性的关注。可解释人工智能（XAI）作为一个重要的研究领域出现，旨在打开这个 “黑匣子”，并揭示人工智能模型的决策过程。视觉解释作为可解释人工智能的一个子集，通过突出显示输入图像中的重要区域，为处理视觉数据的人工智能模型的决策过程提供直观的见解。我们提出了一个 XAI 基准，其中包括来自不同主题的数据集集合，为图像提供了类别标签和相应的解释注释。我们引入了一个全面的视觉解释流程，在这个流程中整合了数据加载、预处理、实验设置和模型评估过程。此结构使研究人员能够公平比较各种视觉解释技术。此外，我们对视觉解释的超过 10 种评估方法进行综合评述，以帮助研究人员有效利用我们的数据集合。为了进一步评估现有的视觉解释方法的性能，我们使用各种以模型为中心和以真实标注为中心的评估指标在选定的数据集上进行实验。我们希望这个基准可以推动视觉解释模型的进步。这个 XAI 数据集合和用于评估的易于使用的代码公开可访问。

Oct, 2023

机器学习模型的不透明性威胁到其可解释性，可解释人工智能（XAI）技术通过提供解释 ML 模型内部决策过程的框架和方法来解决这一挑战，同时维护隐私的难题需要在理解 ML 决策和保护隐私之间找到平衡点。

Jun, 2024

本论文以自动驾驶汽车为研究对象，研究了四种常见的可解释人工智能方法，即决策树、文本、程序和图示。研究表明，参与者倾向于使用语言解释，但通过决策树解释更能客观地理解汽车的决策过程，并且结果显示，计算机科学经验和观察汽车成功或失败的情况可以影响解释的感知和有用性，因此本研究提出，设计 XAI 系统必须考虑用户的特定需求和情境因素。

Jan, 2023

本文针对黑盒子人工智能模型存在的不可解释性问题，在物联网领域提供了一些可解释的人工智能模型的系统性研究和分类，同时探讨了一些挑战性问题和未解决问题，并给出了未来发展方向。

Jun, 2022

最近的实证研究调查了可解释人工智能对人工智能决策的影响，识别了挑战并提出未来的研究方向。

Dec, 2023

本文介绍了深度学习中可解释人工智能技术（XAI），提出了技术分类法并介绍了方法学、范畴和应用层次等主要原则，旨在建立可信、可解释和自说明的深度学习模型。此外，通过八种不同的可解释人工智能算法对图像数据进行了评估，讨论了这种方法的局限性，并提出了未来改进的潜在方向。

Jun, 2020

该研究演示了可解释人工智能的多种方法，并与信用违约预测等任务进行了比较，提出了定量解释性的有意义见解，为开发负责任或以人为中心的 AI 系统提供方向和未来研究方向，有助于在高风险应用中采用 AI。

Jan, 2021

通过对网络系统中的网络驱动安全威胁和问题进行系统分类，本文就网络安全中的可解释人工智能问题进行了回顾和研究，探讨了解释人工智能目前的挑战和局限性，并提出了未来的研究方向。

Mar, 2023

这篇报告对数据驱动方法 - 特别是机器学习和模式识别模型进行了综述和总结，以便于业界从业者和数据科学家更好地理解 “可解释的人工智能” 的领域并应用正确的工具。

Sep, 2020