黑盒模型、可解释人工智能方法（XAI 方法）、eXirt、扰动等是本研究的关键词，通过实验和生成解释以评估 XAI 方法的稳定性和可靠性。结果表明，eXirt 能够识别出最可靠的模型，同时发现当前 XAI 方法对扰动敏感，但存在一个特定方法例外。

Jul, 2024

这篇论文从四个主要聚类方向：综述文章、理论和概念、方法及其评估，总结了可解释人工智能领域的最新技术水平并提出了未来研究方向。

May, 2020

有关解释人工智能的最佳实践和挑战的调查表明，现有的解释方法尤其是对于深度神经网络而言不足以提供算法的公正性、数据偏见和性能。

May, 2018

该论文提供了自然基于示例的可解释人工智能领域的现状概述，描述了每种方法的优点和缺点，并比较了它们的语义定义、认知影响和附加价值。希望这将鼓励和促进未来在此领域的工作。

Sep, 2023

本研究探讨了一组通常与机器学习分类任务一起使用的著名可解释人工智能 (XAI) 方法，以验证它们是否能被利用，不仅提供解释，而且还可以改善模型本身的性能。研究结果表明，Integrated Gradients 方法构建的解释突出了可用于提高分类性能的输入特征。三个数据集上的实证评估支持了这一结论。

Jun, 2023

本文探讨了人类尺度的设计、测试和实现 Explainable Artificial Intelligence 的基本概念，并提出了一种 “自解释指南” 的方法，以帮助开发人员了解如何通过启用自解释来赋能用户。最后，提出了一套经过实证基础、以用户为中心的设计原则，可以指导开发人员创建成功的解释系统。

Feb, 2021

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

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

机器学习、可解释人工智能、基于逻辑的可解释性、距离限制解释和扩展性是该研究论文的主要关键词和研究领域，研究了用于计算和枚举大量输入的逻辑解释器性能扩展的新算法。

May, 2024

通过系统文献综述研究 AI 解释的四个维度 - 格式、完备性、准确性和时效性，以及 XAI 效应的五个维度 - 信任、透明度、可理解性、可用性和公正性，并且针对未来研究议程提出了研究问题和可能的研究方向，从而开发了一个综合框架，并研究了其对用户行为的影响。

Nov, 2022