--- title: "Explainable AI" source: "https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI" wiki: "systems-analysis.info/wiki" article: "Explainable_AI" language: "ru" categories: - "Категория:Russian" - "Категория:Большие языковые модели" - "Категория:Машинное обучение" revision_id: 94 wiki_created_at: 2026-09-06T21:54:54Z wiki_modified_at: 2026-09-06T21:54:54Z downloaded_at: 2026-09-07T22:17:22Z --- # Explainable AI **Объяснимый искусственный интеллект** (**Explainable AI**, **XAI**) — это направление исследований и набор методов в области искусственного интеллекта, позволяющих сделать решения и поведение моделей машинного обучения понятными для человека[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-arrieta2020-1). Основная цель XAI — превратить сложные, непрозрачные модели, часто называемые «[чёрными ящиками](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%A7%D0%B5%D1%80%D0%BD%D1%8B%D0%B9_%D1%8F%D1%89%D0%B8%D0%BA "Черный ящик")», в «прозрачные» или «стеклянные ящики», которые могут объяснить, каким образом они принимают решения. Потребность в объяснимости резко возросла с развитием сложных моделей, особенно [больших языковых моделей (LLM)](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели"), которые, несмотря на высокую точность, имеют внутренние механизмы, неочевидные для разработчиков и пользователей. Отсутствие прозрачности несёт риски, поскольку модель может допускать скрытые ошибки, демонстрировать предвзятость или генерировать недостоверную информацию, причины чего невозможно понять без соответствующих объяснений[\[2\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-zhao2023-2). ## Значение и необходимость XAI Необходимость в объяснимом ИИ признана как научным сообществом, так и регуляторами. Развитие XAI критически важно для понимания поведения, ограничений и социальных последствий сложных AI-систем. - **Доверие и принятие технологий**. Пользователи, особенно в таких критических областях, как медицина и финансы, склонны доверять системам, которые могут обосновать свои выводы. Объяснения повышают прозрачность и уверенность в том, что модель работает корректно и этично[\[3\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-ibm_xai-3). - **Выявление и смягчение предвзятости**. Объяснимость помогает обнаружить, не опирается ли модель на нежелательные или неэтичные корреляции в данных (например, связанные с расой, полом или возрастом). Это позволяет разработчикам выявлять и исправлять алгоритмическую предвзятость[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-arrieta2020-1). - **Надёжность и робастность**. Интерпретируемость помогает выявлять уязвимости модели, в том числе к состязательным атакам (*adversarial attacks*), и повышать её устойчивость к малым возмущениям входных данных. - **Соответствие нормативным требованиям**. Законодательство, такое как GDPR в Европейском союзе, закрепляет право человека на получение объяснения для решений, принятых автоматизированными системами. Программа **XAI** от DARPA (Агентство передовых исследовательских проектов Министерства обороны США), запущенная в 2017 году, также была нацелена на создание ИИ-систем, способных предоставлять пользователям интерпретируемые объяснения[\[4\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-darpa_xai-4). ## Подходы к объяснимости моделей Методы XAI можно условно разделить на две большие категории: интерпретируемые модели, прозрачные «по конструкции», и постфактум-методы, объясняющие модели типа «чёрный ящик» после их обучения. ### Интерпретируемые модели («прозрачные ящики») Это алгоритмы, внутренняя структура которых по своей природе проста и понятна человеку. К ним относятся: - Линейная регрессия - Логистическая регрессия - [Решающие деревья](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%94%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B2%D0%BE_%D1%80%D0%B5%D1%88%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B9 "Дерево решений") с небольшой глубиной - Модели на основе правил (*Rule-based systems*) Такие модели легко интерпретировать, но они часто уступают по точности более сложным моделям (например, глубоким нейросетям) на комплексных данных. Существует компромисс между точностью и интерпретируемостью[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-arrieta2020-1). ### Постфактум-методы объяснения («чёрные ящики») Эти методы применяются к уже обученным, сложным моделям, не меняя их внутреннюю структуру. Они создают дополнительную информацию, которая помогает понять логику предсказаний. Постфактум-объяснения делятся на локальные и глобальные. #### Локальные объяснения Локальные методы объясняют отдельное предсказание модели для конкретного входного примера. - **LIME** (*Local Interpretable Model-agnostic Explanations*): Один из наиболее популярных методов. LIME строит простую, интерпретируемую суррогатную модель (например, линейную регрессию) в локальной окрестности конкретного предсказания, аппроксимируя поведение сложной модели «чёрного ящика»[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-arrieta2020-1). - **SHAP** (*SHapley Additive exPlanations*): Основан на значениях Шепли из кооперативной теории игр. SHAP вычисляет вклад каждого признака в итоговое предсказание, справедливо распределяя «выигрыш» (разницу между предсказанием и средним значением) между признаками. Этот метод обеспечивает теоретически обоснованные и консистентные объяснения[\[5\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-linardatos2021-5). - **Контрфактические объяснения**: Генерируют сценарии вида «что, если?». Они показывают, какие минимальные изменения во входных данных привели бы к другому результату (например, «Ваш кредит был бы одобрен, если бы ваш годовой доход был на \$5000 выше»)[\[1\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-arrieta2020-1). #### Глобальные объяснения Глобальные методы нацелены на объяснение общей логики модели или её знаний в целом. К ним относятся анализ важности признаков по всему набору данных, а также визуализация внутренних представлений модели. ## Объяснимость для больших языковых моделей (LLM) Большие языковые модели представляют особый вызов и одновременно новые возможности для XAI. Их гигантский размер и сложность затрудняют применение традиционных методов, но их способность работать с естественным языком открывает новые пути для объяснений. ### Анализ механизмов внимания (Attention Visualization) Механизм *self-attention* в архитектуре Transformer позволяет визуализировать, на какие части входного текста (токены) модель «обращает внимание» при генерации ответа. Хотя это даёт интуитивное представление о работе модели, в научном сообществе идёт дискуссия о том, является ли внимание полноценным объяснением, так как высокая важность по attention-весам не всегда означает причинно-следственную связь[\[6\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-attention_not_explanation_arxiv-6). ### Механистическая интерпретируемость Наиболее глубокий уровень объяснимости, нацеленный на полный реверс-инжиниринг работы нейросети. Исследователи пытаются выявить и понять конкретные «цепочки» (*circuits*) — группы нейронов и их связи, которые реализуют определённые алгоритмические функции (например, распознавание синтаксической конструкции или поиск факта)[\[7\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-lan2023circuits-7). ### Объяснение через естественный язык Уникальная способность LLM — объяснять самих себя. Используя техники промптинга, такие как Chain-of-Thought, можно заставить модель генерировать пошаговые рассуждения, которые привели к её выводу. Это делает процесс принятия решения прозрачным для пользователя. Однако такие объяснения могут быть **недостоверными** (*unfaithful*) — модель может сгенерировать убедительное, но ложное обоснование, которое не отражает её реальный внутренний процесс[\[8\]](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_note-singh2024rethinking-8). ## См. также - [Большие языковые модели](https://systems-analysis.info/wiki/%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D1%8F%D0%B7%D1%8B%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D1%8B%D0%B5_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8 "Большие языковые модели") - [AI-агент](https://systems-analysis.info/wiki/AI-%D0%B0%D0%B3%D0%B5%D0%BD%D1%82 "AI-агент") - [Constitutional AI](https://systems-analysis.info/wiki/Constitutional_AI "Constitutional AI") - [GLM (Zhipu AI)](https://systems-analysis.info/wiki/GLM_(Zhipu_AI) "GLM (Zhipu AI)") - [Kimi (Moonshot AI)](https://systems-analysis.info/wiki/Kimi_(Moonshot_AI) "Kimi (Moonshot AI)") ## Ссылки - Официальная страница программы DARPA XAI - Обзор Explainable AI от IBM ## Примечания 1. ↑ [1,0](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-arrieta2020_1-0) [1,1](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-arrieta2020_1-1) [1,2](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-arrieta2020_1-2) [1,3](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-arrieta2020_1-3) [1,4](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-arrieta2020_1-4) Arrieta, A. B. et al. «Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, Taxonomies, Opportunities and Challenges toward Responsible AI». *Information Fusion*, 2020. [1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-zhao2023_2-0) Zhao, H. et al. «Explainability for Large Language Models: A Survey». *arXiv:2309.01512*, 2023. [2] 3. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-ibm_xai_3-0) «What is Explainable AI (XAI)?». *IBM*. [3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-darpa_xai_4-0) «Explainable Artificial Intelligence». *DARPA*. [4] 5. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-linardatos2021_5-0) Linardatos, P. et al. «Explainable AI: A Review of Machine Learning Interpretability Methods». *Entropy*, 2021. [5] 6. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-attention_not_explanation_arxiv_6-0) Jain, S. & Wallace, B. C. «Attention is not Explanation». *arXiv:1902.10186*, 2019. [6] 7. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-lan2023circuits_7-0) Lan, Q. et al. «Towards Interpretable Sequence Continuation: Analyzing Shared Circuits in Large Language Models». *arXiv:2311.04131*, 2023. [7] 8. [↑](https://systems-analysis.info/wiki/Explainable_AI#cite_ref-singh2024rethinking_8-0) Singh, C. et al. «Rethinking Interpretability in the Era of Large Language Models». *arXiv:2402.01761*, 2024. [8]