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凌晨三点的ICU病房，AI辅助诊断系统将一位患者的肺炎误判为普通感冒——当主治医生要求查看诊断依据时，系统只能给出冷冰冰的概率数值。这场惊心动魄的误诊事件，掀开了深度学习可解释性危机的冰山一角。

一、模型透明的"第一性原理"

1.1 可解释性的三维度量

![可解释性评估矩阵]
（图示：展示精度、复杂度、人类认知负荷的三维坐标系）

想象你面前有三个旋钮：第一个控制模型的预测精度，第二个控制解释的复杂程度，第三个决定人类理解需要耗费多少脑细胞。这三个旋钮的黄金组合，构成了可解释性的"不可能三角"。

技术实现的黄金三角：

class ExplainabilityEvaluator:def __init__(self