1、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。

2、多模态人工智能多模态人工智能将不仅仅涉及语音和图像，还将包括触觉味觉嗅觉等感官模式的处理和应用透明性和可解释性在人工智能技术被越来越广泛地应用的同时，透明性和可解释性也成为人工智能发展的重要趋势如何；基于统计的深度学习注重关联关系，缺少因果分析，使得人工智能系统的可解释性差，处理动态性和不确定性能力弱，难以与人类自然交互，在一些敏感应用中容易带来安全和伦理风险类脑智能认知智能混合增强智能是重要发展方向。

3、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；1伦理人工智能的伦理问题是指人工智能在使用过程中可能会引发的道德和法律问题，比如隐私保护责任归属公平正义等要解决人工智能的伦理问题，需要制定合理的规范和标准，以及建立有效的监督和评估机制2可解释性。

4、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；对抗攻击人工智能系统容易受到对抗攻击的影响对抗攻击是指故意对输入数据进行修改，以欺骗或混淆人工智能系统这种攻击可以导致人工智能系统产生错误的预测或决策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。

5、第三代人工智能应该是这两者的完美结合解决可解释性问题，是其核心研究任务之一 因为知识天然地具有一定解释性，知识库就带有一种可解释性 “通专虽应兼顾，而重心所寄， 应在通而不在专” 以人工智能和大数据为标志的第四次。