當模型可以預測，但我們是否理解它在「判斷」什麼
前言：準確率之外的問題
在機器學習的發展歷程中，模型效能往往被視為最直觀、也最容易比較的指標。無論是分類準確率、回歸誤差，或各式競賽排行榜，皆強化了一種隱含假設：
只要模型預測得夠準，它就是「好的」。
然而，隨著模型被應用於醫療、金融、教育與公共決策等情境，另一個問題逐漸浮現——
當模型給出結果時，我們是否理解它依據的是什麼？
這正是「可解釋性（interpretability）」成為研究焦點的背景。
一、預測能力與理解能力並非等價
在技術實作上，提升預測效能與提升可解釋性，往往是兩條不同的路徑。
- 高度複雜的模型（如深度神經網路、集成方法）
通常能捕捉更細緻的資料關係，但其內部決策過程難以直接對人類說明。 - 相對簡單或結構化的模型
雖然效能可能略低，但其決策邏輯較容易被追蹤與分析。
因此，「模型能否預測」與「人是否能理解模型如何做出預測」，在本質上是兩個不同問題。
二、可解釋性究竟在解釋什麼？
在實務與研究中，「可解釋性」常被混用，但實際上至少包含數個層次：
-
特徵層級解釋
嘗試回答「哪些輸入特徵對結果影響較大」。 -
決策過程解釋
關注模型在特定樣本上，如何組合不同訊息形成最終輸出。 -
整體行為理解
試圖理解模型在資料分佈改變、極端案例或噪聲下的反應模式。
這些解釋方式，並不一定彼此等價，也不保證能完全重建模型的內部機制。
三、為何「可解釋」本身並不容易定義
一個常被忽略的問題是：
解釋的對象是誰？
- 對工程師而言，可解釋性可能意味著除錯、驗證與改進模型。
- 對使用者或決策者而言，可解釋性則關乎信任、責任與可辯護性。
- 對研究者而言，可解釋性可能只是理解模型行為的工具，而非最終目的。
因此，可解釋性並非單一技術指標，而是一種依賴使用情境的需求。
四、後處理解釋的侷限性
目前常見的可解釋方法，多屬於「後處理分析」——
即在模型訓練完成後，再嘗試對其輸出行為進行說明。
這類方法雖然實用，但仍存在幾項限制：
- 解釋結果往往是近似或局部性的
- 不一定反映模型真正的內部運算結構
- 不同解釋方法之間，可能對同一模型給出不同結論
因此，解釋本身也需要被審慎看待，而非視為模型「透明化」的保證。
五、理解模型，並不等於為模型背書
最後需要釐清的是：
提升可解釋性，並不意味著模型的決策就必然合理或正確。
可解釋性更接近於一種理解工具，而非價值判定機制。
它幫助我們看見模型如何運作，但不替我們做出是否採用、如何使用的判斷。
結語：從效能導向走向理解導向
隨著模型能力持續提升，單純以預測表現作為唯一評價標準，已逐漸顯得不足。
可解釋性所提出的問題，並不是要否定高效能模型的價值，而是提醒我們：
在模型開始影響現實決策之前，理解其行為方式本身，就是一項必要的技術與研究工作。
這並非要求所有模型都完全透明，而是要求我們清楚知道——
在什麼情境下，我們選擇接受「不完全理解」的代價。