4.6 可解释AI与模型可信赖性保障

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4.6 可解释AI与模型可信赖性保障 4.6 可解释AI与模型可信赖性保障在动植物品种改良与药物分子设计这两个高度依赖科学推理与实验验证的前沿领域，人工智能正以前所未有的速度重塑研究范式。从基因组选择到蛋白质结构预测，从作物表型模拟到小分子活性筛选，深度学习模型已成为不可或缺的“数字实验室”。然而，随着模型复杂性的攀升，一个根本性问题日益凸显：我们能否真正信任这些“黑箱”系统所做出的关键决策？尤其是在育种方案的选择或候选药物的优先级排序中，一旦模型误判，其后果可能波及生态安全、农业生产效率乃至人类健康。因此，“可解释AI（Explainable AI, XAI）”不再是一个学术装饰，而是技术落地的伦理底线和科学刚需。