主要观点：该系列探讨了 AI 可解释性如何从基础原则到实际用例帮助建立信任、确保问责制并与现实需求相契合，包括可解释性的重要性、不同的解释方法（如 LIME 和 SHAP）、可解释性的动态过程及相关的治理要求等。
关键信息：

• 从理论基础到实践案例，揭示可解释性是可信 AI 的基本标准。
• 详细介绍了 LIME 和 SHAP 的实验，说明其在检测偏差等方面的作用。
• 强调可解释性是动态过程，需在技术专家、业务用户等之间进行对话。
• 提及构建可信任 AI 需文化、工具和问责制的转变，可解释性只是其中一部分。
• 提供了相关的词汇表（如算法偏差等）和大量的链接，涵盖多种资源和研究。
  重要细节：
• 各部分内容详细阐述了可解释性在不同领域的应用和意义，如 healthcare、finance 等。
• 介绍了多种解释方法的特点和局限性，如 LIME 的局部解释和 SHAP 的基于游戏论的方法。
• 强调了治理框架在可解释性中的重要性，以确保其在组织内有效运作。
• 列举了众多关于 AI 可解释性的研究、报告和资源链接，为进一步学习和研究提供参考。