中译版 | 德国BSI发布人工智能可解释性白皮书

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而对于普通用户，想要理解则更为困难。因为我们无法总是信任表现良好的模型，例如，当模型拒绝我们的抵押贷款申请，这种算法决策结果即使是正确的，我们也需要得到这种结果的解释。因此人工智能的可解释性不仅关乎技术透明度，更涉及数字消费者保护和监管合规。

在此背景下，可解释人工智能（XAI）应运而生，我们可以将XAI理解为 向技术水平较低的受众进行解释预测的方法 ，通过该可解释机器学习途径，有助于提高人们对机器学习的信任度， 揭开黑盒的神秘面纱，让决策过程清晰可见，为监管提供依据，保护消费者权益， 其研究具有迫切的现实意义。

【XAI 的挑战和机遇】

1.分歧问题

不同XAI方法对同一模型的解释常大相径庭，甚至相互矛盾。如用SHAP、LIME和SOFI解释贷款拒绝决策，得出的影响因素依次是股本、贷款额和贷款期限，让消费者无所适从，也给监管评估带来困扰。

2.操纵风险

XAI方法易被操纵。恶意行为者可改变数据或模型，使解释偏离真实决策过程，如将贷款拒绝的主因从性别改为其他因素，以掩盖潜在的歧视行为，欺骗监管和消费者。

3.公平洗白

一些提供商可能故意隐藏模型的不公平或歧视行为，通过“公平洗白”使模型看似公平，实则仍存在偏见，这不仅违反基本权利，还可能引发安全问题，如生物识别软件对特定种族的偏见导致安全漏洞。

【解决方案与展望】

面对XAI方法的诸多问题，需开发可靠检测手段，高灵敏、高特异性地揪出操纵行为；同时探索新一代抗操纵的解释方法，并制定强制性使用指南。此外，建立更稳健的解释也至关重要，如利用微分几何原理增强解释的抗操纵性。这些努力旨在确保XAI方法的安全可靠应用，为人工智能的健康发展保驾护航，让技术在透明、公正的轨道上前行，真正造福人类社会。

本份白皮书我们在机翻的基础上进行了人工校对，若需领取完整pdf文件及原文，请于本公众号后台回复 “XAI白皮书” （请注意不含双引号），如有疏漏请多多指正~

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