人工智能黑箱是什么?

人工智能黑箱指模型内部运作过程难以理解的现象。深度学习模型有数百万参数，输入数据后直接输出结果，中间步骤无法追踪。医生用AI诊断时，模型说患者有癌症，但说不清具体原因。自动驾驶汽车的识别决策过程同样不透明。这种不可解释性让用户难以信任系统结果，也影响技术可靠性。

黑箱带来的挑战

黑箱问题在医疗、金融等高风险领域特别危险。模型错误判断时无法修正，比如贷款系统拒绝客户却不知依据。工程师尝试用可视化工具打开黑箱，但效果有限。用户更希望AI像传统软件一样清晰透明。未来研究需要平衡模型性能与可解释性，确保技术安全可控。