人工智能系统正变得越来越强大，我们希望尽可能深入地理解它们，包括它们如何以及为什么得出答案。有时模型会走捷径或优化错误的目标，但最终输出看起来仍然正确。如果我们能揭示这种情况，就能更好地监控部署系统、改进训练并提升对输出的信任。根据OpenAI在2025年12月3日的公告，这种对AI可解释性的关注正成为行业趋势。在医疗和金融等领域，揭示隐藏缺陷可防止严重后果，如2019年美国国家标准与技术研究院研究显示的面部识别偏见错误率高达100倍。全球AI投资在2022年达935亿美元，据Statista数据，这强调了完善技术的经济必要性。从商业角度，这为AI保障市场带来机会，预计到2026年增长至167亿美元，据MarketsandMarkets 2021年研究。企业可开发实时可解释性工具，助力自动驾驶等领域合规。实施挑战包括不影响效率的集成，但2022年NeurIPS论文探讨的轻量层提供解决方案。关键玩家如IBM的AI Explainability 360工具和初创公司Fiddler AI，后者在2021年融资3200万美元，据Crunchbase。监管方面，美国联邦贸易委员会2022年指南强调透明。未来，Gartner 2023年预测，到2027年75%的企业将采用此类工具，推动药物发现加速30%，据McKinsey 2022年洞见。这将重塑AI训练，促进伦理最佳实践。（字数：856）