算法黑箱与透明性悖论：可解释 AI 的哲学困境与突破路径
张朔境 （ 中国司法大数据研究院 ）
https://doi.org/10.37155/2717-5170-0804-61Abstract
以深度学习为代表的AI复杂模型性能卓越，却因决策不透明引发“算法黑箱”问题。社会对“可解释 AI”（Explainable AI, XAI）需求迫切，却遭遇“透明性悖论”，即模型复杂性与可解释性存在根本张力。本文深入剖 析该悖论背后的哲学困境，从认识论、本体论与价值论三个维度探讨。先界定“黑箱”与“解释”内涵，揭示XAI领 域科学主义与实用主义解释观冲突、人类认知局限与机器智能涌现的鸿沟、透明性伦理摇摆这三种核心张力。接着批 判审视主流XAI技术路径，提出“语境化解释”框架，将解释视为动态的社会 - 技术实践。最终认为，解决透明性悖 论关键在于构建多元主体参与、权责清晰、能持续对话协商的治理生态系统。
Keywords
算法黑箱；可解释AI；透明性悖论；认识论；算法治理Full Text
PDFReferences
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Copyright © 2026 张朔境
Publishing time:2026-04-30
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