弥合透明度鸿沟：可解释AI能从《人工智能法案》中学到什么？

欧盟提出了《人工智能法案》（Artificial Intelligence Act），该法案对 AI 系统的透明度提出了详细要求。这些要求中有许多可由可解释 AI（XAI）领域来满足，然而，XAI 与该法案在透明度的内涵上存在根本差异。该法案将透明度视为支撑问责制、人权和可持续创新等更广泛价值的一种手段。相比之下，XAI 将透明度狭隘地视为目的本身，聚焦于解释复杂的算法属性而不考虑社会技术背景。我们称这一差异为“透明度鸿沟”。若不能解决透明度鸿沟，XAI 就有可能留下一系列未解决的透明度问题。为开始弥合这一鸿沟，我们概述并厘清了 XAI 与欧洲监管——《法案》及相关的《通用数据保护条例》（GDPR）——如何看待透明度基本定义的术语。通过比较 XAI 与监管的相异观点，我们得出了实践工作可借以弥合透明度鸿沟的四个维度：界定透明度的范围、厘清 XAI 的法律地位、解决合规性评估中的问题，以及为数据集构建可解释性。