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2025全国高考练习题及答案

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现代文阅读Ⅰ（论述类文本）

人工智能伦理的“可解释性”困境与突破

近年来，随着人工智能（AI）技术在医疗诊断、司法量刑、金融风控等领域的深度应用，其决策过程的“不可解释性”引发了广泛争议。所谓“可解释性”，指AI系统能够以人类可理解的方式，说明其输出结果的逻辑依据。这一特性不仅关乎技术可靠性，更涉及伦理责任的界定——当AI决策导致负面后果时，如何确定责任主体？

传统机器学习模型（如随机森林）虽能通过特征权重可视化提供部分解释，但深度神经网络（DNN）的“黑箱”特性使其内部运算难以被直接解读。例如，在医学影像诊断中，DNN可能基于图像中某些人类