#智慧法治#集刊2025年第2卷（数字法学研究文集）

潘颖《算法可解释性的差异与协作——从机器学习与法律的视角出发》选读

机器学习技术的高速发展使算法渗透在社会各领域的重大决策中，算法“黑箱”问题促使人们开始审视算法可解释性中技术与法律实践的平衡关系。一味追求算法准确性和可解释性可能会严格限制技术的发展。法律领域中对“解释权”的定义模糊以及算法技术的局限性，导致法律实践中对算法的使用与规制也受到了很大的挑战。在明晰算法可解释性在机器学习领域和法律领域中的定义差异后，利用事后局部解释、反事实解释和敏感性分析等一系列工具，搭配风险分层和解释分类的协同路径，促使算法克服自身的技术瑕疵，使算法的技术性能发挥到最大，推动技术的发展，从而能更好地融入法律实践。

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