Execution Context
该功能强制执行人工智能系统的严格可解释性要求，确保每个模型决策都可以追溯到特定的输入特征和逻辑规则。它与计算资源集成，生成详细的推理日志，以满足监管机构的要求，例如欧盟人工智能法案或美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的指南。该系统必须记录不仅是最终输出，还包括中间的计算步骤，以便利益相关者了解特定分类决策的原因。这对于高风险领域至关重要，例如医疗诊断或金融贷款，在这些领域，不透明性是不可接受的。
系统在模型推理执行时，立即启动审计日志生成过程。
计算节点会提取每个预测结果的特征重要性得分以及逻辑决策路径。
生成的工件在存储之前，会根据预定义的透明度阈值进行验证。
Operating Checklist
收到推理请求时，初始化可解释性协议。
执行特征归因算法，以量化输入的影响。
构建包含推理链的结构化解释对象。
验证输出结果是否符合监管要求的可解释性标准。
Integration Surfaces
模型推理引擎
捕获原始输入数据，并将其映射到内部特征向量，以便进行分析。
可解释性服务层
对推理结果进行处理，生成易于理解的解释和置信度指标。
合规仪表盘
显示实时透明度评分，并标记任何违反标准的模型行为。
