InfoForge™方案：

[raziarazia]

挑战：AI的“黑箱”特性、潜在偏见、以及对海量标注数据的依赖，限制了其在关键决策领域的应用和用户的信任。

可解释AI（Explainable AI, XAI）：开发和应用LIME、SHAP、Grad-CAM等XAI技术，以及更具内在可解释性的模型（如决策树、逻辑回归的增强版本），帮助理解AI模型的决策逻辑，增强透明度和可信度。
联邦学习（Federated Learning）：允许多个参与方在不共享原始 商城 数据的前提下，联合训练机器学习模型。数据保留在本地，仅交换模型参数或更新，有效保护数据隐私，特别适用于医疗、金融等敏感领域。
小样本学习与自监督学习（Few-Shot Learning & Self-Supervised Learning）：减少对大规模标注数据的依赖，使模型能从少量甚至无标注数据中学习，降低AI应用门槛，提升适应性。
鲁棒与抗攻击AI（Robust & Adversarial AI）：研究和部署能够抵御对抗性攻击（如微小扰动导致模型误判）的AI模型，提高AI系统在真实复杂环境中的可靠性和安全性。
偏见检测与缓解工具（Bias Detection & Mitigation Tools）：在数据准备、模型训练、模型评估和部署后监控等环节，集成自动化工具，主动检测和量化潜在偏见，并提供修正建议或技术手段。