计算机工程

作者：廖勇, 韩小金, 刘金林, 汪浩

单位：1. 重庆大学微电子与通信工程学院, 重庆 4000442. 重庆首讯科技股份有限公司, 重庆 401147

关键词：可解释性,可信,人工智能,示范应用,大模型

基金：重庆市自然科学基金(CSTB2023NSCQ-MSX0025)

人工智能在诸多领域的应用取得了突破性的进展, 引起了全球各国对其研发的高度重视。然而, 人工智能的快速发展也带来了一系列的问题, 过度依赖和盲目信任人工智能模型可能导致严重的风险。因此, 可解释人工智能成为构建可信、透明的智能系统的关键要素, 其研发变得尤为迫切。为此, 本文综述可解释人工智能的国内外研究进展, 从多维度、多层次进行全面梳理与归纳。首先, 基于当前行业内的研究成果, 将可解释人工智能的关键技术细分为解释模型、解释方法、安全测试及实验验证4类, 旨在明确各领域的技术焦点与发展方向。然后, 探讨可解释人工智能在多个关键行业领域的具体应用实例, 包括但不限于教育、医疗、金融、自动驾驶及司法等, 展示其在提升决策透明度等方面的重要作用。最后, 深入剖析可解释人工智能当前面临的主要技术挑战, 并展望其未来的发展趋势, 尤其针对当前备受瞩目的大模型可解释性问题, 进行了专项调研与探讨分析。

来源：2026年第3期

《计算机工程》期刊编辑部

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