标签：决策

2026-02-12andy阅读(34)评论(0)

在AI模型部署中，偏见（Bias）和公平性（Fairness）评估往往是脱节的：数据科学家生成报告，然后需要人工审查来决定模型是否安全。要真正将偏见评估结果转化为业务决策，我们需要将其嵌入到持续集成/持续部署（CI/CD）流程中，作为模型发...

2026-02-03andy阅读(50)评论(0)

在AI模型部署和MLOps实践中，大型语言模型（LLM）的“黑箱”特性是信任和合规性的主要障碍。当LLM用于关键决策（如金融分析、医疗诊断辅助）时，我们不仅需要正确的答案，更需要了解模型是如何得出这个答案的。思维链（Chain-of-Tho...

2026-02-02andy阅读(75)评论(0)

在AI模型部署过程中，解释性（XAI）已成为建立用户信任和满足合规性要求的关键。然而，仅仅计算出SHAP值或LIME分数是不够的，核心挑战在于如何将这些复杂的解释性数据转化为用户能够理解和操作的界面。本文将聚焦于如何设计一个高效的API结构...

2026-01-31andy阅读(64)评论(0)

导言：为什么我们需要因果解释？ 在AI模型部署中，可解释性（XAI）是信任和合规性的基石。然而，传统的XAI方法如LIME和SHAP，本质上是基于特征的局部相关性（Association）。它们能回答“哪些特征导致了当前的预测结果？”，但无...

2026-01-31andy阅读(84)评论(0)

在金融、医疗或招聘等高度监管的行业中，仅仅依靠高精度的AI模型是不够的。当模型做出关键决策（如拒绝贷款或诊断疾病）时，必须能够向用户或监管机构提供清晰、公正且可追溯的解释。这就是可解释人工智能（XAI）的核心价值。 SHAP（SHapley...

2026-01-29andy阅读(79)评论(0)

在AI模型部署，尤其是涉及信贷、招聘或司法等高风险场景时，确保模型决策的公平性（Fairness）至关重要。传统的公平性指标（如群体平等机会或统计奇偶性）仅能发现群体偏差，但无法解释模型对特定个体的决策是否公平。 反事实分析（Counter...