主要观点：本系列探讨 AI 可解释性在从基础原则到实际用例中如何帮助建立信任、确保责任并与现实需求相契合，通过 LIME 和 SHAP 的两个用例对比，强调可解释性在不同领域的作用及各自优缺点，指出可解释性不仅是解释，还需可靠、有用且易被接收者理解，需进一步发展评估方法和指标，最后总结无单一方法适用于所有需求，下部分将探讨构建负责任 AI 的要素。
关键信息：

• LIME 可可视化 X 光中影响深度学习模型决策的区域，有助于医疗领域建立信任。
• SHAP 能将难解释模型转化为可理解工具，用于金融领域。
• 两种方法各有优劣，需结合使用以增加解释的稳健性。
• 要避免虚假透明，需严格评估工具，结合技术指标和人类反馈。
• 目标是让 AI 不仅能预测还能解释、证明和审计决策。
  重要细节：
• 列举多个相关研究和链接，如 LIME 相关库、不同数据集及各种解释性相关的研究文章和报告。
• 介绍了多种解释性相关的术语，如算法偏差、偏置检测等。