🔬 AI可解释性测试

10-06 | AI治理与标准可解释性XAI透明度

📌 一句话概括

AI可解释性测试关注"模型为什么给出这个答案"——在银行风控、信贷审批等场景中，模型的决策过程需要能被解释和审计。

💡 可解释性方法

方法	适用场景	说明
SHAP	特征重要性	每个特征对结果的贡献度
LIME	局部解释	单条预测的解释
注意力可视化	LLM	模型关注输入中的哪些部分

🔍 测试实战

1. 可解释性验证

操作：使用SHAP分析模型在关键决策上的特征重要性

工具：SHAP、LIME

2. 解释一致性测试

操作：对相似输入验证模型解释的一致性

⚠️ 常见坑点

可解释性工具对LLM的支持有限
解释结果可能被误读
可解释性增加了计算成本

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