可解释性（Interpretability）在人工智能领域指的是模型决策过程能够被人类用户清晰理解和解释的程度，它强调模型输出的透明性、可追溯性及可理解性，使人类能够洞察推理逻辑，从而增强信任、促进错误调试、确保公平性并满足合规要求。
在AI产品开发的实际落地中，可解释性对于产品经理至关重要：它使模型行为可验证，便于识别偏差和优化性能；在金融、医疗等监管严格领域，它帮助满足GDPR等合规标准；技术如LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP值被广泛应用于解释黑盒模型，提升产品透明度和用户接受度，推动AI产品从实验室走向市场。
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