主要观点：本系列探讨 AI 可解释性如何从基础原则到实际用例帮助建立信任、确保问责并符合实际需求，此部分考察可解释性 AI 在关键领域（医疗、金融和公共服务）的应用及为何成为法律和道德必要。
关键信息：

• 可解释性 AI 是确保算法决策透明、信任和合法性的必要，在敏感领域尤为重要。
• 模型不透明会引发不信任等问题，而可解释性机制可有效检测错误等。
• 法律框架对可追溯性和可审计性设高标准，公司需在性能和可解释性间平衡。
• 混合方法兴起，可解释性和性能可共存，且有效实施需适当运营框架和治理结构。
• 可解释性 AI 是构建负责、可审计和受监管算法系统的基石，Marc-Antoine Iehl 将通过案例研究展示其应用。
  重要细节：
• 介绍了多种可解释性相关术语，如算法偏差、偏置检测等。
• 列举了多个相关研究和工具的链接，如 LIME、SHAP 等的相关资料。
• 提及后续将探讨当前方法的极限及使 AI 真正可信所需的其他内容。