В чем разница между методами машинного обучения XAI и 'черного ящика'?

Разница между методами машинного обучения XAI (объяснимый искусственный интеллект) и «чёрного ящика» заключается в уровне прозрачности и объяснимости решений. plisio.net {8-host}

XAI использует специальные методы, позволяющие отслеживать и объяснять каждое решение, принятое в процессе машинного обучения. trends.rbc.ru Пользователи и разработчики могут изучать внутреннюю работу алгоритма, понимая, как переменные и данные влияют на процесс принятия решений модели. plisio.net

Модели «чёрного ящика» характеризуются непрозрачностью — хотя вход и выход видны, внутренний процесс принятия решений остаётся скрытым или слишком сложным для полного понимания. plisio.net Пользователь вводит данные и получает итог без понимания, как система к нему пришла. {8-host}

Таким образом, XAI обеспечивает большую подотчётность и прозрачность в системах ИИ, в то время как решения или прогнозы, сделанные моделями «чёрного ящика», чрезвычайно трудно объяснить даже разработчикам ИИ. {6-host}