随着人工智能技术的发展，AI模型在医疗、金融、司法等领域的决策过程中扮演着重要角色。然而，许多AI模型，尤其是复杂的深度学习模型，通常被视为“黑箱”，其内部决策逻辑缺乏透明性，导致解释性和可信度受到挑战。为了解决这一问题，许多可解释性技术被提出，包括SHAP、LIME等，它们帮助人们理解AI如何得出结论。这些技术在保证模型性能的同时，提高了模型的透明度和可信度，尤为重要。