AI大模型黑盒子不可解释怎么办

Update: 2025-06-04

Description

这又是一期从微信公众号文章由AI转换为双人对谈的播客。在AI大规模落地的时代，"可解释性"成了每一个大型组织不得不面对的议题。AI的可解释性问题，从根本上说，是不确定性和责任界限的问题。今天的大语言模型、深度神经网络，往往由数百亿甚至万亿参数堆叠而成，它的每一个"判断"既无法像传统代码那样逐行追踪，也很难像人那样提供一个有逻辑的因果链。于是，风险也随之而来...

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