MEA：用于高忠实度模型解释的奖励驱动多智能体系统

英文标题：MEA: A Reward-Driven Multi-Agent System for Faithful Model Explanations

近年来，机器学习模型在各类高风险关键领域得到了广泛应用，但对于需要依据预测采取行动的从业者而言，这些模型仍普遍存在不透明的问题。尽管事后解释（post-hoc explanation）方法为透视模型黑盒提供了窗口，但在解释的忠实性（faithfulness）方面往往存在局限。为此，研究提出了 MEA（Reward-Driven Multi-Agent System），通过奖励驱动的多智能体协作框架来生成忠实度更高的模型解释。该方法有助于开发者和专业人员更准确地理解复杂模型决策，进一步提升 AI 系统在关键场景中的可信度与安全性。

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MEA：用于高忠实度模型解释的奖励驱动多智能体系统

论文编号：arXiv:2610.02480v1
公告类型：最新（new）

摘要

近年来，大量的机器学习（ML）模型被广泛部署并应用于高风险关键领域，但对于依据这些模型预测采取行动的从业人员来说，模型在很大程度上仍是一个黑盒。尽管事后解释（post-hoc explanation）方法为洞察这些模型提供了途径，但现存方法在解释的忠实度与可靠性上仍面临诸多挑战。针对该问题，本研究提出了 MEA，一种基于奖励驱动的多智能体协同系统，旨在生成忠实度更高、更符合模型实际运作机理的可信解释。

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