“黑箱”

1）增强可解释性AI（ExplainableAI，XAI）：为了应对“黑箱”问题，研究者们在开发AI时，注重提升其可解释性，即使AI模型的内部决策过程不能完全透明化，也希望能够通过某种方式为用户提供决策的合理性解释。

AI，尤其是深度学习和其他复杂模型，往往面临着所谓的“黑箱”问题。

在一些高度复杂的任务中，依赖传统逻辑可能已经不再足够，机器的“黑箱”决策和非线性推理能够有效处理和优化决策质量。

1）AI决策的“黑箱”：许多深度学习算法（如神经网络）在处理复杂数据时，往往不提供人类容易理解的中间推理过程。