人工智能（AI）的快速发展带来前所未有的技术突破，也引发“黑箱”问题，即AI模型的决策过程难以被人类理解的现象。这一问题影响了技术信任，涉及伦理、公平与安全等多维度挑战。本报告从定义、成因、挑战、解决方案及未来趋势五个方面，系统性地解析AI“黑箱”问题，为AI初学者提供全面认知框架。

AI的”黑箱”——看得见结果，看不懂过程

什么是AI“黑箱”？

“黑箱”问题指AI模型的内部决策过程不透明，用户无法理解其决策逻辑的现象。例如，一个AI模型可能正确识别图像中的“猫”，无法解释判断依据（如“猫的耳朵特征”或“背景干扰”）。问题源于AI模型的复杂性，非设计缺陷。

在AI领域，我们输入数据（如X光片、贷款申请信息），得到AI的输出结果（如”恶性肿瘤”、”拒绝贷款”），无法了解内部决策依据。不透明性源于模型内部数以亿计的参数相互作用，形成极其复杂的”决策迷宫”。