模型透明度审计是指对人工智能模型的内部工作机制、决策逻辑和行为表现进行系统性审查的过程，旨在提升模型的可解释性、公平性和责任性。这种审计通过分析模型的算法结构、训练数据来源、推理路径以及输出结果，揭示潜在偏见、错误或不透明之处，从而确保模型符合伦理规范、监管要求和用户信任标准。
在AI产品开发中，模型透明度审计对产品经理尤为重要，因为它能直接提升产品的可信度和市场竞争力。产品经理需推动审计流程的实施，例如结合可解释AI技术如特征重要性分析或局部可解释模型（LIME），来验证模型在高风险场景（如金融风控或医疗诊断）中的稳健性。这有助于识别并缓解偏见风险、优化模型设计，并满足日益严格的合规需求，最终增强用户接受度和产品可持续性。
如需延伸阅读，可参考Christoph Molnar的《可解释机器学习》或Amina Adadi和Mohammed Berrada的综述论文《可解释人工智能综述》。
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