什么是可解释性AI（Explainable AI, XAI）？

可解释性AI（Explainable AI, XAI）是人工智能（AI）领域的一种重要的技术框架，帮助aI系统以清晰、易懂的方式揭示其决策过程。它针对复杂AI模型（如深度学习）的“黑箱”问题，让用户能够理解模型为什么得出特定结果，从而提升信任、可靠性和合规性。通过提供人类可读的解释，XAI允许用户验证、调试和优化AI，确保决策透明且易于审计。

在AI产品开发中，XAI是提升用户体验的关键工具。产品经理可借助其提升系统的可信度和用户接受度，例如在金融App中通过可视化图表解释贷款拒绝原因，或在医疗平台上用交互式报告说明诊断依据。这不仅满足监管需求（如欧盟AI法案），还减少用户疑虑，促进产品迭代和采用率。目前常用的方法包括LIME（局部可解释模型无关解释，用于局部决策分析）和SHAP值（量化特征贡献度）。这些工具已成为负责任AI产品的核心组件。