广义地，指提升AI算法产品和服务做出决策时的透明度和公平性，以防算法偏见和打开算法黑箱，助力用户的信任和监管的合规性这种理解方式多见于 社会 法律和政府层面的各类文件，比如联合国UNESCO的人工智能伦理建议书。

6可解释性对于机器学习模型或算法来说，可解释性是指其输出结果能够被清晰透明地解释和理解这对于用户和决策者来说是重要的，因为他们需要理解模型如何得出结果以及结果背后的推理过程质量和效果之间的可靠性和可信度。

孙茂松进一步阐释，自然语言处理研究面临着同样的难题，实际上，“可解释性”是整个人工智能领域目前面临的困境，也是目前的国际学术研究前沿研究者们正在努力让这个人工智能“黑盒子”至少变成一个“灰盒子”孙茂松认为，在自然语言处理方面。

AI的算法和数据应该避免偏见，以确保决策结果是公正的2 透明度和可解释性Transparency and Explainability人工智能系统的决策过程应该是透明的，用户和相关利益方应该能够理解AI系统的运作原理透明度和可解释性有助于。

但与此同时，AI算法的透明度可解释性问题也为公众信任公共安全等诸多领域带来了前所未有的挑战 1月11日 14日，“腾讯 科技 向善创新周”在线上举办“透明可解释AI打开黑箱的理念与实践”专题论坛即聚焦于此论坛发布了。

一差异性 与单一来源数据智能分析相比，AI人工智能实现了集多端口多行业多来源的综合性数据融合，在数据来源数据结构产生时间使用场所代码协议等方面具有较大的差异性二共享性 AI人工智能技术能够打破信息。

人工智能安全技术包括数据隐私保护模型安全性防御性机器学习透明度和可解释性安全多方计算威胁检测和响应等1数据隐私保护 人工智能系统需要处理大量的用户数据，包括个人身份信息偏好数据等数据隐私保护技术可以。

解释性许多人工智能算法和模型缺乏可解释性这意味着它们无法解释其决策的原因或如何得出结论，这可能导致不信任或误解需要大量数据许多人工智能模型需要大量数据进行训练，这对于某些应用程序可能是不可行的这意味着。

A系统稳定性 B多学科综合性 C高度复杂性 D全面渗透性 #9635#9635#9635人工智能可以看作人类智慧的延伸，它是一种以人类内在需求为导向的科学技术人脸识别刷脸支付语音助手自动驾驶等人工智能。