在人工智能（AI）领域，关于可解释性的问题日益受到关注。近期，德国人工智能研究中心（DFKI）的研究团队在国际机器学习大会上提出了一个引人注目的概念——“X-hacking”。这一概念的提出，标志着可解释人工智能领域潜在风险的深入探讨，尤其是在自动化机器学习（AutoML）工具的应用中。 X-hacking的含义与背景 “X-hacking”一词源于统计学中的“P-hacking”。P-hacki ...

在近日举行的国际机器学习大会上，德国人工智能研究中心（DFKI）的研究团队提出了一个令人警惕的概念——“X-hacking”，这在可解释人工智能（AI）领域被普遍忽视。此概念提醒我们，尽管AI系统可能做出了正确的预测，但其解释方式却可能与实际结果大相径庭，从而引发一系列信任危机。

德国人工智能研究中心（DFKI）研究团队在日前召开的国际机器学习大会上报告称，在可解释人工智能（AI）领域，“X-hacking”是一个此前被普遍忽视的风险，并呼吁批判性和反思性地使用自动化机器学习（AutoML）工具。图片来源：princeea网站 ...