D一，立法和监管宜遵循基于风险的分级分类分场景治理思路，在鼓励科技创新、追求科技向善、维护社会公共利益之间找到平衡点。
D二，探索建立适应不同行业与场景的可解释性标准。
第三，探索可解释的替代性机制，多举措共同实现可信、负责任AI。
第四，增强算法伦理素养，探索人机协同的智能范式。开发者和使用者是AI生态的核心参与者，需要提升他们的算法伦理素养。
第五，引导、支持行业加强可解释AI研究与落地。
由于AI技术的快速发展迭代，可解释AI的工作应主要由企业与行业主导，采取自愿性机制而非强制性认证。因为市场力量（market force）会激励可解释性与可复制性，会驱动可解释AI的发展进步。企业为维持自身的市场竞争力，会主动提G其AI相关产品服务的可解释程度。
附件：腾讯研究院丨2022可解释AI发展报告：详解打开算法黑箱的理念与实践
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