输出类型先于质量：基于标准的自动驾驶XAI可接受性评估
原标题：Output Type Before Quality: A Standards-Derived XAI Admissibility Rubric for Autonomous-Driving Safety
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该研究揭示了机器学习自动驾驶安全标准与现有可解释AI（XAI）文献之间的“证据类型缺口”，指出SHAP等方法无法直接生成标准所需的因果链。通过推导19项证据标准，研究发现因果XAI在危害识别、事故调查等关键阶段具有显著的结构优势。研究强调，自动驾驶安全保证应依据生命周期阶段的证据需求选择XAI方法，而非仅看方法流行度。
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