潘颖｜算法可解释性的差异与协作——从机器学习与法律的视角出发

背景：机器学习技术广泛应用于司法、金融、医疗等领域的自动化决策，但算法“黑箱”带来了可解释性不足的问题，尤其是与法律实践中对程序正义和因果关系的要求相冲突。研究目的：文章旨在分析算法可解释性在机器学习技术与法律实践中的定义差异、技术手段及法律挑战，探索技术与法律协同提升算法可解释性的路径。结论：算法可解释性需通过风险分层（高、中、低风险场景）和受众分类（专家、普通用户、开发者）实现差异化解释，利用事后局部解释、反事实解释和敏感性分析等工具，在保障法律权利的同时避免过度限制技术发展。文中强调法律对“解释权”的模糊定义及算法归因缺陷是主要挑战，需建立技术与法律协作框架，以促进人工智能在法治框架下的健康发展。