揭示解释偏差：事后特征归因中的隐藏词汇和位置偏好

这项来自 ArXiv 的研究考察了事后特征归因方法中潜在的偏差，这些方法对于理解 AI 模型的决策至关重要。理解这些偏差对于确保 AI 系统的公平性和透明性至关重要。

• •识别AI模型解释其决策时的偏差。
• •强调词汇和位置偏好的影响。
• •强调需要更透明和公平的AI解释方法。