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2018年國防部人工智能戰略將人工智能定義為機器執行通常需要人類智能的任務的能力。戰略和相關計劃包括了全面戰略的一些特點，但不是全部。例如，國防部的9個與人工智能相關的戰略和計劃并不包括與采用人工智能技術相關的資源、投資和風險的完整描述(見圖)。在未來與人工智能相關的戰略中，發布包括綜合戰略的所有特征的指導，可以幫助國防部更好地定位，幫助管理者確保對人工智能的問責和負責任的使用。

國防部已經開始識別并報告其人工智能活動，但其人工智能基線庫存存在局限性，如排除分類活動。國防部官員表示，這些限制將在AI庫存識別過程的后續階段得到解決。然而，國防部還沒有開發一個高層次的計劃或路線圖來捕獲所有的需求和里程碑。該計劃將為國防部提供一個高層次的、端到端對所有必要特征的視圖，以實現該計劃的目標，為國會和國防部決策者提供一個完整、準確的人工智能活動清單。

國防部組織在人工智能活動上進行合作，但可以更充分地納入領先的合作實踐。國防部使用了各種正式和非正式的合作機制，GAO之前的工作已經確定，如跨機構小組。國防部已經部分納入了領先的協作實踐，例如識別領導能力。然而，國防部官員告訴我們，他們正在制定指導方針和協議，明確定義參與人工智能活動的國防部組件的角色和職責。通過最終確定和發布這樣的指南，國防部可以幫助確保所有參與者對整個部門的AI工作的責任和決策達成一致。

概述

美政府問責局（GAO）日前發布報告《人工智能：國防部應改進策略和流程并加強協作指導》。該報告通過評估2018年《國防部人工智能戰略》，發現其存在片面性的一些特征，如九項人工智能相關戰略計劃“不包括與采用AI技術相關的資源、投資和風險的完整描述”等，呼吁國防部制定更全面的人工智能戰略，以使其更好地定位、問責和負責任地使用該技術。該報告還向國防部提出以下建議：發布含AI戰略所有特征的指南、建立定期審查國防部AI戰略的程序；開發含所有需求的高級計劃或路線圖；發布指南和協議，定義該機構在AI活動中的領導和參與者的責任等。

背景

GAO的發現

2018 年國防部 (DOD) 人工智能 (AI) 戰略將 AI 定義為機器執行通常需要人類智能的任務的能力。戰略和相關計劃包括綜合戰略的一些（但不是全部）特征。 例如，國防部的九項人工智能相關戰略和計劃不包括對資源和投資以及與采用人工智能技術相關風險的完整描述（見圖）。發布指南以在未來與人工智能相關的戰略中包含綜合戰略的所有特征，可以幫助國防部更好地幫助管理人員確保問責制和負責任地使用人工智能。

國防部人工智能相關戰略和計劃的評估

國防部已開始識別和報告其 AI 活動，但其 AI 基線清單存在限制，例如排除機密活動。國防部官員表示，這些限制將在人工智能活動識別過程的后續階段得到解決。然而，國防部還沒有制定一個涵蓋所有需求和里程碑的高級計劃或路線圖。這樣的計劃將為國防部提供實現該計劃目標所需的所有功能的高級、端到端視圖，以向國會和國防部決策者提供完整和準確的人工智能活動清單。

國防部組織在人工智能活動上進行協作，但可以更充分地整合領先的協作實踐。國防部使用 GAO 先前工作已經確定的各種正式和非正式協作機制，例如跨部門小組。國防部已部分納入領先的協作實踐，例如識別領導力。然而，國防部官員告訴我們，他們正在制定指南和協議，明確定義參與人工智能活動的國防部組件的角色和職責。通過最終確定和發布此類指南，國防部可以幫助確保所有參與者就整個部門的人工智能工作的責任和決策達成一致。

為什么 GAO 做這項研究

國防部戰略指出，人工智能將改變戰爭的性質，不采用人工智能技術可能會阻礙作戰人員保衛我們國家的能力。國防部正在進行組織變革并投資數十億美元來整合人工智能技術，例如建立聯合人工智能中心以加速在整個國防部提供人工智能能力。

伴隨 2021 財年國防授權法案的眾議院報告 116-442，以及讓 GAO 評估國防部的資源、能力和人工智能技術計劃的規定。本報告評估了 (1) 國防部的人工智能戰略和相關計劃，包括綜合戰略的特征；(2) 國防部已確定并報告了整個部門的人工智能活動情況；(3) 國防部在其人工智能活動上的合作情況。GAO 審查了相關法律和國防部戰略，概述了整個部門管理人工智能的計劃和流程，采訪了官員，并進行了全部門調查。這是 GAO 于 2022 年 2 月發布的敏感報告的公開版本。國防部認為敏感的信息已被省略。

人工智能在提高醫療保健質量、實現疾病早期診斷和降低成本方面具有巨大潛力。但如果實施不慎，人工智能會加劇健康差距，危及患者隱私，并使偏見長期存在。 STAT 在英聯邦基金的支持下，在過去一年半的時間里探索了這些可能性和陷阱，闡明了最佳實踐，同時發現了關注點和監管差距。本報告包括我們發表的許多文章并總結了我們的發現，以及我們從護理人員、醫療保健管理人員、學術專家、患者倡導者和其他人那里聽到的建議。它由 STAT 的 Erin Brodwin 和加州衛生技術通訊員 Casey Ross 共同撰寫。

概要：

全球能源系統脫碳的努力正在導致能源系統日益一體化和電氣化，電力、交通、工業和建筑部門之間的互動更加頻繁。能源供應脫碳的舉措也導致電力部門的高度分散化。這將需要所有行業參與者（包括消費者）更高水平的協調和靈活性，以管理這個日益復雜的系統并對其進行優化，以最大限度地減少溫室氣體排放。

人工智能在支持和加速可靠且成本最低的能源轉型方面具有巨大潛力，其潛在應用范圍包括優化和有效地將可變的可再生能源整合到電網中，支持主動和自主的配電系統，以及開辟新的收入流的需求側靈活性。人工智能還可以成為尋找支持下一代清潔能源和存儲技術的高性能材料的關鍵加速器。然而，盡管它有希望，但人工智能在能源領域的使用是有限的，它主要部署在用于預測性資產維護的試點項目中。雖然它在那里很有用，但人工智能在幫助加速全球能源轉型方面存在比目前意識到的更大的機會。

九項“人工智能能源轉型”原則（見下文）旨在就能源部門釋放人工智能潛力所需的條件以及如何安全、負責任地采用人工智能加速能源轉型達成共識。這些原則分為三個領域：管理人工智能使用的原則，幫助設計人工智能以適應目的的原則，以及支持人工智能部署并旨在幫助創建協作行業和政策實踐的原則。

一、為什么能源轉型需要人工智能

全球能源系統目前正在經歷一場巨大的變革，在未來的幾十年里，它將繼續變得更加分散、數字化和脫碳。為了實現在 2015 年《巴黎協定》下做出的承諾——將全球氣溫上升限制在遠低于 2°C 的范圍內——這種轉變必須加速。近年來，能源部門的數字化程度越來越高，很明顯，進一步的數字化將成為能源轉型的一個關鍵特征，也是該部門朝著雄心勃勃的氣候目標邁進的重要驅動力。

全球能源系統正在轉型，幾個關鍵趨勢正在推動人工智能加速能源轉型的潛力。

• 1、能源轉型必須迅速而協調;數字化需要作為一種推動者

• 2、電力部門脫碳是全系統脫碳的起點

• 3、轉型需要大量的投資

• 4、未來的電力系統看起來高度分散

• 5、電力系統管理的復雜性將顯著增加

• 6、人工智能可以在很大程度上加速能源轉型

圖：全球電力系統的轉型

二、人工智能在能源轉型中的應用

人工智能是一種強大的工具，可以管理全球能源轉型的復雜性，實現更高的系統效率，從而降低成本，提高轉型速度。

• 1、可再生能源發電量及需求預測

隨著可再生能源發電量的增長，無論是絕對值還是占電力供應的份額，更好地預測太陽能和風能發電、提高太陽能和風能發電廠的容量因素和生產正常運行時間以及準確預測電力都將變得至關重要要求。從電廠選址和設計到電力調度和調度，人工智能都可以發揮作用。

• 2、電網運行與優化

當前計劃到本世紀中葉實現凈零發電意味著在相對較短的時間內大幅增加可再生能源發電能力和擴大輸電基礎設施。由于規劃和調試新輸電基礎設施的準備時間很長（據報道，美國新輸電線路的準備時間長達十年），新輸電容量的部署可能成為瓶頸。使用人工智能優化電網運行，提高現有輸配電線路的容量，以及延長現有設備的使用壽命，將是支持能源轉型的關鍵。此外，在一個集成和分散的能源系統中，系統優化的責任發生在更高和更低的電壓級別，配電網變得更加重要，維護電網穩定和確保供應安全變得更加復雜。通過延長昂貴電網設備的使用壽命并保持整個電網系統穩定，即使整合了更多可再生能源，人工智能也有助于電網規劃以優化基礎設施建設。

• 3、能源需求和分布式資源的管理

人工智能可以幫助增加分布式可再生能源的滲透和使用，并有可能顯著加速其部署。它還被有效地用于提高建筑物、工廠和數據中心的能源效率。能夠減少、管理、匯總和操縱能源需求將是能源部門如何有效和廉價地脫碳的一個重要因素。

• 4、材料發現與創新

開發用于清潔能源生產和儲存的高性能、低成本材料已被認為是能源轉型的優先事項。然而，發現、開發和部署需要滿足復雜性能規格的先進材料的過程是高度資本密集型的??，通常需要數年才能完成。

圖：人工智能在能源轉型方面的應用，按數據類型分類

三、 “人工智能能源轉型”原則

我們需要共同的指導原則來釋放人工智能在能源轉型中的全部潛力。

在前面的部分中，我們總結了人工智能為加速能源轉型提供的巨大潛力。但是，如果沒有多方利益相關者的一致行動，這種潛力將無法實現。在 2021 年 3 月至 2021 年 5 月期間與領先的人工智能和能源行業專家舉行的圓桌會議系列中，與會者強調了一些阻礙人工智能在行業中迅速被大規模采用的交叉問題。基于這些討論，我們制定了以下九項“人工智能能源轉型”原則，如果能源行業、技術開發人員和政策制定者采納這些關鍵共識原則，將加速為能源服務的人工智能解決方案的采用過渡。以下原則旨在就在能源部門釋放人工智能潛力所需的條件以及如何安全、負責任地采用人工智能來加速能源轉型達成共識。我們希望這些原則能夠激發圍繞人工智能發展能源轉型的協作產業和政策環境。

圖：“人工智能能源轉型”原則

• 原則1:自動化——設計生成設備和網格操作，實現自動化和提高AI的自主性

• 原則2:可持續性——采用最節能的基礎設施和圍繞可持續計算的最佳實踐，以限制人工智能的碳足跡

• 原則3:以設計為重點的AI開發，注重可用性和可解釋性

• 原則4:數據——建立數據標準、數據共享機制和平臺，以提高數據的可用性和質量

• 原則5:激勵——創造市場設計和監管框架，允許人工智能用例捕捉它們所創造的價值

• 原則6:教育——以人為本的人工智能方法增強消費者和能源勞動力的能力，并投資于教育，以匹配技術和技能發展

• 原則7:風險管理——就管理人工智能風險的通用技術和教育方法達成一致

• 原則8:標準——實現兼容的軟件標準和可互操作的接口

• 原則9:責任——確保人工智能的道德規范和負責任的使用是人工智能開發和部署的核心

四、建議與展望

企業和決策者必須以負責任的方式在管理和塑造人工智能在能源領域的使用方面發揮積極作用，并創造有利的環境來釋放人工智能的全部潛力。

基于“人工智能能源轉型”原則: 接下來需要發生什么?如何將這些原則付諸實施，誰需要采取行動?

• 能源行業，將受益于以積極和協作的方式進行與人工智能相關的技術治理。未來幾年對于鼓勵這一領域的創新和在整個能源系統中普及新的低碳技術至關重要。作為實現這一點以及更廣泛的數字化的先決條件，該行業將不得不采用通用數據標準，如果尚未采用的話。能源部門參與者之間加強合作可能包括研發合作、分享實施人工智能原則的最佳實踐方法以及展示用例。合作還有助于在人工智能技術的開發人員和用戶之間以及與人工智能系統交互的消費者和監管機構之間建立信任。

• 能源公司/公用事業主管，需要考慮他們是否以及如何利用人工智能（例如人工智能可以幫助解決哪些挑戰，因此哪些流程、產品和服務將從中受益最大）。公司領導層需要了解本白皮書前面確立的人工智能原則以及任何相關法規對其組織的意義，以及他們如何將其轉化為具體的產品設計、日常運營和決策-制作過程。公司可以從探索已知用例的最佳實踐開始。對于公司而言，是通過從外部供應商處采購人工智能解決方案還是在內部開發必要的能力和解決方案來采用人工智能解決方案，這將是一個戰略決策。無論哪種情況，公司都需要投資于能力建設，以確保員工能夠管理人工智能系統的集成并實現其全部價值。隨著電網的管理和運營變得越來越復雜，特別是在配電網層面，電網監管機構和運營商必須審查一系列數字技術（例如機器學習、量子計算、區塊鏈技術等）的潛力，以增強網格的運行方式。隨著電力系統的脫碳和分散化，需要重新考慮電網管理，并有機會考慮新的、更加分散的架構來進行電網接入、運營和管理決策。建議包括從傳統的手動命令和控制管理方法（使用中央系統操作員）轉向技術支持的分散決策，這將允許更快的決策和自動將較小的分布式資產添加到電網中（例如使用區塊鏈、數字身份和智能合約）。

• 政策制定者和系統運營商，將需要審查現有的市場設計并創建先進的電力市場，以獎勵可變的低碳發電以及靈活的需求。要做到這一點，需要為分布式發電與更大規模的發電單元建立一個真正公平的競爭環境，并消除監管障礙。由于能源領域的許多人工智能用例都與小規模分布式能源相關，因此這些用例需要不受限制地進入能源市場和相應的價值池，例如市場人工智能輔助的靈活性。

• 在區域和國家能源系統建模和基礎設施規劃中，規劃者應考慮支持人工智能的智能分布式能源可以發揮的作用。迄今為止，能源建模經常忽略配電網，并忽略它們作為電網靈活性來源和成為電網管理過程中有價值的參與者的潛力。整合這些資源并更好地了解它們如何支持過渡，可以導致對基礎設施投資做出更明智的決策，例如電網擴展和現代化，或部署新的集中式發電機組。

• 各國政府，應考慮為能源數據制定更明確的法規（例如，如何保護它以及誰有權使用它），并確保對這些數據的訪問是公平和公平的。如果數據要成為能源轉型的商品，那么政府應該制定清晰簡單的設計規則，使其能夠快速收集、安全存儲、易于使用和公平分配。在設計新法規時，重要的是要考慮由此增加的官僚主義程度，因為這可能會給初創企業和小型企業造成重大的進入障礙。作為數據公平分配的一部分，政府可以指導或激勵行業組織和公共實體管理和資助行業數據的中央數據庫。當安全、匿名和聚合時，這些數據集將支持 AI 算法訓練，并有可能減少通常由質量差或數據數量有限導致的算法偏差。

美國衛生與公眾服務部發布了其人工智能手冊，以提供有關可信賴人工智能的高級信息以及在其典型生命周期中部署人工智能的指導。

該手冊旨在指導HHS領導層圍繞TAI制定政策，并評估與AI投資相關的風險，同時也強調了項目和項目經理如何恰當地將其納入，在構建AI解決方案之前與團隊合作，監督項目的整個生命周期，并降低風險。

該手冊沒有鞏固正式的政策或標準，而是為人工智能的采用描繪了一個大致的框架，以推廣白宮的人工智能原則，集中相關的聯邦和非聯邦資源，并為人工智能的整個生命周期和未來的使用設置一個智能采用的框架。

該手冊強調了應在“人工智能項目的所有階段”應用的六條原則，呼吁衛生與公眾服務部把握好人工智能公平、公正、透明、可解釋、負責任、健壯、可靠、安全、保護隱私。

從這些原則出發，該手冊著眼于整個人工智能生命周期，從啟動和概念到部署和運營維護，以強調如何將這些原則應用于人工智能采用的常見和關鍵步驟。

該手冊提供了生命周期各個階段的各種用例，以說明如何在設計解決方案和評估模型風險因素等步驟中應用這些原則。這些用例包括自動化醫療文檔處理、用于醫療賬單欺詐檢測的人工智能、用于客戶服務的聊天機器人等。

有了該手冊，HHS 將在 2022 年專注于圍繞人工智能的進一步合作和對話。其中包括：

• 培養 HHS AI 實踐社區
• 為 HHS 人員舉辦進一步的 AI 午餐和學習課程
• 成立 HHS AI 委員會以執行 HHS AI 戰略
• 根據需要擴展劇本以促進道德和值得信賴的人工智能
• 開發 AI 用例清單

介紹

人工智能通常被認為是能夠使人類邁向更美好未來的巨大飛躍的開創性技術之一。隨著我們在采用人工智能方面取得進展，人們一直在爭論這種有可能改變企業和社會的奇跡技術的內在優劣。雖然許多人擔心我們正在慢慢走向人工智能將主宰的反烏托邦未來，但其他人則希望人工智能將在業務流程中帶來效率和速度。在此背景下，世界經濟論壇于 2022 年 1 月發布了一份題為《賦予人工智能領導力：人工智能 C-Suite 工具包》的報告，該報告為 C-Suite 高管提供了一個基本大綱，以緊跟這些技術發展。

該報告是對上屆世界經濟論壇指導董事會如何應對人工智能工作的補充，并提供了一套工具，可以幫助企業高管了解人工智能對各個方面的影響，并就其未來做出明智的決策，落地實施。該工具包是來自不同公司和行業的幾位人工智能專家和執行官合作的結果，由人工智能戰略、負責任的人工智能和人工智能實施等五個主要領域組成。關于人工智能戰略，該報告清楚地解決了一些基本問題，例如人工智能創造的戰略選擇是什么，為什么它需要與組織的整體戰略保持一致，以及如何簡單地評估組織在人工智能之旅中的成熟度。

報告的相關性

鑒于需要采用多方面的方法來負責任地部署和管理 AI，該工具包提供了可能遇到的問題的完整地圖，這些問題也可以作為獨立模塊處理。該工具包提供了一個基本平臺，其中確定了高管在考慮部署 AI 時可能需要牢記的關鍵問題。它對決策者來說會派上用場，因為每個問題都有可能考慮的具體答案。世界經濟論壇認為，一旦組織試驗了這個工具包并分享他們的經驗，其他人就會從中受益。

關鍵要點

• 人工智能被認為是可以改變企業、經濟和社會的最具影響力的技術之一
• 人工智能的成功實施可以創造奇跡，而另一方面，如果管理不善，可能會產生重大風險，例如不平等加劇和不公平待遇
• 最好全面了解 AI 和身份的各種用途，并了解可能出現的復雜問題
• 提供一套實用的工具，使決策者能夠了解在業務中使用人工智能的利弊，并確保負責任地使用該技術

工業人工智能 (AI) 是人工智能在工業中的應用，是第四次工業革命中價值創造的主要貢獻者。人工智能正被嵌入到廣泛的應用程序中，幫助組織獲得顯著的利益，并使他們能夠改變向市場提供價值的方式。

? 本文檔為支持人工智能的工業物聯網系統的開發、培訓、文檔編制、通信、集成、部署和操作提供指導和幫助。它面向來自 IT 和運營技術 (OT)、來自多個學科的業務和技術的決策者，包括業務決策者、產品經理、系統工程師、用例設計師、系統架構師、組件架構師、開發人員、集成商和系統操作員。

該文檔圍繞 IIC 工業互聯網參考架構中的架構觀點構建，即業務、使用、功能和實施觀點。該文件討論了推動人工智能采用的商業和價值創造考慮因素。它還詳細闡述了人工智能的使用、工業用例以及與之相關的道德、隱私、偏見、安全、勞工影響和社會問題。在技術方面，該文檔描述了與 AI 相關的架構、功能和數據注意事項，并討論了各種實施注意事項，例如性能、可靠性、數據屬性和安全性?。

人工智能的采用將在行業中加速。鑒于計算能力的快速增長、可用于訓練的數據的更廣泛可用性以及算法的日益復雜，人工智能技術將繼續發展。當前的 IT 標準和最佳實踐必須不斷發展，以解決 AI 本身的獨特特征以及與 IIoT 系統的安全性、可靠性和彈性相關的具體考慮因素。此外，人工智能技術的日益成熟將幫助人們認識到它的好處遠遠超過它的風險。 AI 標準生態系統也將繼續發展，例如 ISO/IEC JTC 1/SC42 正在進行的標準工作，為 JTC 1、IEC 和 ISO 委員會制定 AI 標準提供指導。

基于這些趨勢，毫無疑問，人工智能將繼續推動技術和功能上的可能性，因此預期合理的事情將同樣發展。對技術的態度和對其使用的商業期望也將繼續發展。

未來，我們可以期待使用人工智能技術成為常態，而不是例外，考慮到這項技術的社會效益，“不使用人工智能”最終可能會成為不負責任的做法。

Python是人工智能開發的首選編程語言。因為Python非常接近自然語言，編程簡單直接，具有強大的AI庫，開發效率高，它能很容易地將不同的模塊連接起來，這樣開發者就不用再重復基礎工作了，像搭積木一樣可以完成大部分任務，更適合編程初學者。Python的其它優點包括可移植性、可擴展性、可嵌入性、少量代碼可以做很多事，等等。

作者寄語

進入人工智能和數據科學領域對于幾乎沒有背景的初學者來說似乎是一項艱巨的任務，尤其是對于那些沒有編程經驗的人來說，進入這個領域需要花費很長的時間。本書的目標是通過實踐練習使幾乎沒有編程經驗的人可以理解和使用人工智能。新手可以在本書中獲得有關如何創建此類系統的必要知識，這些系統能夠執行需要適應某些要求的類人智能的任務。

圖書簡介

本書是Python編程和人工智能的實用指南，包含了許多關于Python 編程、人工智能和深度學習的文章、筆記和作者職業生涯中的經驗教訓。

本書將首先向讀者介紹Python編程的各種主題和示例，以及人工智能的關鍵概念。Python的實踐介紹貫穿整本圖書，可以更好地讓讀者學習編程技能。作者由淺至深介紹概念和代碼片段，以指導初學者能按步學習的指導。深度學習和機器學習中的復雜主題將被分解為易于理解的內容和示例。在進入更高級的章節之前，作者將闡述人工智能的基礎知識，例如分類和回歸，可以為初學者打下堅實的基礎。同時，作者也會分享人工智能實踐的知識，這些知識可以幫助初學者生成自己的人工智能算法，用于強化學習、風格遷移、聊天機器人以及語音和自然語言處理。

作者介紹

Teik Toe Teoh，南洋理工大學高級講師，Teoh博士從事大數據、深度學習、網絡安全、人工智能、機器學習和軟件開發方面的研究超過 25 年。他的作品已在50多種期刊、會議論文集、書籍和書籍章節中發表。他的教育經歷包括新加坡南洋理工大學計算機工程博士學位、英國紐卡斯爾大學工商管理博士學位、新加坡國立大學法學碩士、UoL、CFA、ACCA和CIMA 法學學士和法學碩士。他在數據挖掘、定量分析、數據統計、金融、會計和法律方面擁有超過15年的經驗，并且熱衷于業務與技術之間的合作。

Zheng Rong博士擁有4年作為軟件工程師的經驗。他在數據挖掘和數據科學方面擁有3年的教學經驗，并與人合著了三篇關于機器學習和深度學習的期刊出版物。他致力于讓所有人都能輕松學習編程和技術，包括沒有學科背景的初學者們。

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主題： Opportunities and Challenges in Explainable Artificial Intelligence (XAI): A Survey

摘要： 如今，深度神經網絡已廣泛應用于對醫療至關重要的任務關鍵型系統，例如醫療保健，自動駕駛汽車和軍事領域，這些系統對人類生活產生直接影響。然而，深層神經網絡的黑匣子性質挑戰了其在使用中的關鍵任務應用，引發了引起信任不足的道德和司法問題。可解釋的人工智能（XAI）是人工智能（AI）的一個領域，它促進了一系列工具，技術和算法的產生，這些工具，技術和算法可以生成對AI決策的高質量，可解釋，直觀，人類可理解的解釋。除了提供有關深度學習當前XAI格局的整體視圖之外，本文還提供了開創性工作的數學總結。我們首先提出分類法，然后根據它們的解釋范圍，算法背后的方法，解釋級別或用法對XAI技術進行分類，這有助于建立可信賴，可解釋且自解釋的深度學習模型。然后，我們描述了XAI研究中使用的主要原理，并介紹了2007年至2020年XAI界標研究的歷史時間表。在詳細解釋了每種算法和方法之后，我們評估了八種XAI算法對圖像數據生成的解釋圖，討論了其局限性方法，并提供潛在的未來方向來改進XAI評估。