主要观点：本系列探讨 AI 可解释性从基础原则到实际用例，包括在医疗、金融、公共服务等关键领域的应用，以及面临的技术复杂度、偏见和限制、监管伦理约束等挑战，还介绍了相关术语和参考资料。
关键信息：

• 在医疗领域，可解释 AI 能让医生和患者理解诊断依据，防止医疗错误。
• 金融领域，可解释 AI 可向客户展示决策背后原因，减少歧视偏见。
• 公共部门，可解释 AI 确保决策透明公平，符合民主原则。
• 技术复杂度使模型解释困难，后验解释方法也有局限性。
• 解释可能存在偏见，不能消除训练数据中的偏见。
• 监管要求推动可解释性，同时带来挑战，如平衡解释性和性能。
  重要细节：
• GPT-3 有 1750 亿参数，模型越复杂越难解释。
• SHAP 和 LIME 等方法虽能提供解释，但有局限性。
• 法规如欧洲 AI 法案要求 AI 决策可解释、可追溯、可辩护。
• 参考资料涵盖多种可解释 AI 相关研究和工具。