内在可解释机器学习：与后验可解释性人工智能相对比的新范式

《Business & Information Systems Engineering》：Inherently Interpretable Machine Learning: A Contrasting Paradigm to Post-hoc Explainable AI

本文针对当前BISE/IS领域过度依赖黑箱模型和后验可解释性方法的现状，系统探讨了内在可解释机器学习(IIML)这一替代范式。研究人员通过构建概念框架，从数据输入、模型构建到模型评估等七个维度对比分析了两种范式的差异，并提出了一系列未来研究方向。研究表明，对于结构化表格数据，IIML模型在保持竞争力的预测性能的同时，能够提供更可靠、透明的决策支持，为高风险领域的AI应用提供了更优选择。

　　

在人工智能技术快速发展的今天，机器学习模型已深度融入医疗健康、金融风控等高风险领域的决策过程。然而，一个令人担忧的现象是：数据科学家们将大部分时间花费在解释那些如同"黑箱"般复杂的模型决策逻辑上。用户常常难以理解这些高度灵活的模型是如何从输入数据得出预测结果的，这种不透明性不仅影响了用户对模型的信任，更可能在高风险应用中带来严重后果。

当前，商业和信息系统工程(BISE)及信息系统(IS)领域主要依赖后验可解释性人工智能(XAI)方法来应对这一挑战。该范式强调使用预测性能优异但可解释性差的黑箱模型，然后通过SHAP、LIME等后验解释技术来"翻译"模型的复杂决策逻辑。然而，这种方法存在明显局限：生成的解释可能存在不准确性和过度简化问题，且永远无法完全还原黑箱模型的真实决策过程。

与此形成鲜明对比的是，内在可解释机器学习(IIML)提供了一条不同的路径。这类模型通过精心设计的约束条件，确保模型在保持有效性的同时，其内部结构和决策过程对人类而言本身就是可理解的。遗憾的是，尽管IIML在某些场景下具有明显优势，BISE/IS社区仍存在将两种范式混为一谈的普遍困惑，且错误地认为只有黑箱模型才能在所有数据类型上取得优异性能。

为澄清这些误解，德累斯顿工业大学的Patrick Zschech教授团队在《Business & Information Systems Engineering》上发表了这项重要研究。他们不仅系统阐述了两大范式的本质区别，还构建了一个多维度的分析框架，为研究者和实践者提供了清晰的理论指导。

研究人员采用概念分析与模型实证相结合的方法，重点考察了评分模型、最优决策树、广义加性模型(GAM)等典型IIML模型在糖尿病预测等实际任务中的表现。通过数学形式化描述和可视化分析，研究揭示了这些模型如何通过特征重要性和特征效应等机制提供一致且可靠的解释。

在技术方法层面，本研究主要采用了以下关键方法：首先，通过概念框架构建，从应用领域、数据输入、预处理、模型构建等七个维度系统对比IIML与后验XAI的差异；其次，利用真实世界数据集（如糖尿病预测医疗数据）进行模型实证分析；第三，采用数学形式化方法描述IIML模型的理论基础；最后，通过可视化技术展示不同IIML模型的决策逻辑和特征效应。

2 内在可解释机器学习的基础

研究首先明确了"可解释性"与"可解释性"的概念区分。从技术视角看，可解释性指模型本身结构就支持人类理解其决策逻辑，而可解释性则意味着模型过于复杂，需要借助外部工具来解释。为清晰区分，研究建议使用"后验可解释性"与"内在可解释性"的明确限定词。

数学上，IIML模型可表示为从特征空间到响应变量的映射函数，其训练目标是最小化经验风险。关键在于通过领域知识或物理约束来限制假设空间，从而确保模型的可理解性。研究还指出，IIML模型的解释通常以特征重要性（特征对预测的无关方向相关性）或特征效应（特征值变化如何影响预测）的形式呈现。

3 区分内在可解释与后验可解释机器学习的框架

研究提出了一个七维框架来系统对比两种范式。在应用领域方面，后验XAI适用于预测性能为首要需求的低风险场景，而IIML则在高风险领域如医疗诊断、法律决策中具有不可替代的价值。

数据输入维度显示，后验XAI擅长处理高维非结构化数据（如文本、图像），而IIML在具有可解释特征的表格数据上表现优异。预处理环节，IIML需要更精细的特征工程来保证可解释性，而后验XAI则通过表示学习自动提取特征。

模型构建阶段，IIML通过软约束（如正则化）和硬约束（如单调性）平衡灵活性与可解释性。模型简化方面，后验XAI需要将高维决策过程简化为人类可理解的1-2维近似，而IIML则允许直接验证模型逻辑。

后处理环节，后验XAI可调整解释方法而不影响预测模型，而IIML的调整则直接改变模型本身。模型评估时，IIML避免了后验方法中解释保真度的评估问题，支持更全面的模型行为检验。

4 研究机遇

研究从BISE/IS社区的角度提出了多个有价值的未来方向。在应用特定定义和评估方面，需要建立符合具体领域、用户群体和任务需求的可解释性标准，并开发结合客观指标与主观标准的统一评估框架。

个性化需求指出，可解释性本质上是个人化的概念，需要根据用户的认知风格、专业水平进行调整。与解释的交互方面，应开发双向交互机制，让用户能将领域知识融入模型改进。

大语言模型(LLM)的可解释性是一个新兴挑战，研究建议利用过程管理概念来理解其内部机制。两种范式的协同效应也值得关注，如将IIML组件集成到深度学习架构中。

在理论发展和测试方面，IIML可作为"整合建模"的工具，支持行为和组织现象的理论构建。伦理和公平性方面，IIML的透明性有助于更有效地识别和减轻偏见。监管合规性要求也凸显了IIML在满足《欧盟人工智能法案》等法规中的重要性。

最后，设计科学研究方法可为IIML发展提供系统性指导，通过结合认知科学、物理学等跨学科视角，推动更具整体性的模型和系统设计。

结论与展望

这项研究系统阐明了内在可解释机器学习的概念内涵、方法论基础和实践价值，为BISE/IS社区提供了重要的理论框架和研究方向。研究表明，对于结构化数据场景，IIML不仅能提供透明可靠的决策支持，其预测性能也常与黑箱模型相媲美，有力挑战了"性能与可解释性必须权衡"的传统观念。

研究的核心贡献在于澄清了长期存在的概念混淆，并证明在医疗诊断、信用评分等高风险领域，IIML是比后验XAI更具伦理优势的选择。通过构建多维对比框架，研究为实践者根据具体需求选择合适的范式提供了清晰指南。

未来，随着监管要求的日益严格和AI伦理意识的提升，IIML有望在推动负责任人工智能发展方面发挥更重要作用。BISE/IS社区凭借其跨学科特性，将在弥合技术能力与用户需求之间的差距、推动可解释AI的实际应用方面做出独特贡献。