現代AI系統性能卓越，但其決策過程常如無法窺探的黑箱，引發信任危機。本報告深入探討可解釋AI (XAI)，展示如何透過透明化決策過程，建構更安全、可靠且符合倫理的智能系統。
歐盟《AI法案》等全球法規要求高風險AI系統必須具備透明度，使XAI從「加分項」變為市場准入的「必需品」。
XAI是確保AI公平性、問責性與無偏見的核心工具，幫助我們審查決策過程，確保其符合社會公德與倫理標準。
從模型除錯、提升系統安全性與可靠性，到建立使用者信任，XAI在AI生命週期的每個環節都扮演著關鍵角色。
理解透明度、可詮釋性與可解釋性之間的細微差別，是建立可信賴AI的基礎。這三者相輔相成，共同構成了解開黑箱的鑰匙。
回答「系統中發生了什麼？」
指能夠讓利害關係人了解AI系統的適當資訊，包括揭露系統架構、訓練數據、基本假設，並讓使用者意識到正在與AI互動。
回答「決策為何發生且意味著什麼？」
關注AI系統輸出在其設計功能背景下的「意義」。指的是人類能夠在多大程度上理解模型的決策過程，並將其與現實世界連結。
回答「系統是如何做出決策的？」
一個更廣泛的概念，指用人類可理解的方式來呈現AI系統運作的「機制」，涵蓋為決策提供理由和證據的各種方法和技術。
為了打開AI的黑箱，研究人員開發了豐富的XAI方法。本節將深入探討最主流的事後解釋技術，特別是LIME和SHAP，並比較它們的優劣。
核心思想是在特定預測的局部，用一個簡單的可解釋模型（如線性迴歸）來近似複雜黑箱模型的行為。
優點：直觀易懂，適用於任何模型。
弱點：解釋不穩定，易受參數和隨機採樣影響，可能隱藏偏見。
基於合作賽局理論，將預測貢獻公平地分配給每個輸入特徵，計算其SHAP值。
優點：理論基礎堅實，解釋更穩定一致，提供區域與全域解釋。
弱點：計算成本高昂，解釋可能仍然複雜，需要專業知識解讀。
XAI不僅是理論，更已在金融、自動駕駛和醫療等關鍵領域創造切實價值。本節將透過具體案例，展示XAI如何解決真實世界的問題。
在高度監管的金融業，XAI不僅能滿足合規要求（如解釋貸款拒絕原因），更能透過提升模型準確度與公平性來創造商業價值。
引入XAI技術後，系統的詐欺偵測準確率得到顯著提升。
通過使決策過程透明化，客戶信心顯著增強。
XAI提供了對車輛「思維過程」的透明洞察，有助於工程師除錯、釐清事故責任，並增強公眾對自動駕駛技術的信任。
系統中絕大多數關鍵操作（如避障、變道）都變得完全可解釋。
駕駛決策系統的透明化，直接轉化為安全性能的提升。
XAI扮演著連接AI技術與臨床專業知識的「橋樑」，將模型抽象的運算轉化為醫生可理解的臨床證據，賦予醫生審查、驗證AI診斷的能力。
如皮膚癌檢測、肺水腫檢測等應用中，XAI透過視覺化解釋（如熱力圖高亮病灶區域），讓醫生能將AI的「推理」與自身專業知識比對，從而更有信心地採納AI建議，做出更可靠的臨床決策。
隨著AI的發展，全球監管框架與技術前沿也在不斷演進。了解如何駕馭監管環境並洞悉未來趨勢，是負責任AI發展的關鍵。
一個自願性、以原則為導向的風險管理指南，強調培養風險管理文化。
全球首個具法律約束力的全面性AI法規，採用基於風險的嚴格分級管理。
這是XAI最具變革性的方向。當前方法多揭示「相關性」，而因果AI旨在挖掘真正的「因果關係」。這將使解釋從「哪些特徵重要」提升到「改變某特徵會怎樣」，構建更穩健、更值得信賴的AI。
未來的解釋將不再是靜態圖表，而是互動式介面。使用者可像對話一樣探查模型、提出追問，並獲得跨越文本、視覺化的即時回饋，將解釋從單向傳遞轉變為雙向探索。
大型語言模型（LLMs）有望解決XAI的「最後一哩路」問題。它們可將技術性輸出自動翻譯成針對不同受眾的客製化自然語言解釋，使解釋成為一場個人化的、有意義的對話。