AI测评人才培养体系需“技术+业务+伦理”三维赋能，提升测评专业性。基础培训覆盖AI原理（如大模型工作机制、常见算法逻辑）、测评方法论（如控制变量法、场景化测试设计），确保掌握标准化流程；进阶培训聚焦垂直领域知识，如医疗AI测评需学习临床术语、电商AI测评需理解转化漏斗，提升业务场景还原能力；伦理培训强化责任意识，通过案例教学（如AI偏见导致的社会争议）培养风险识别能力，树立“技术向善”的测评理念。实践培养需“项目制锻炼”，安排参与真实测评项目（从方案设计到报告输出），通过导师带教积累实战经验，打造既懂技术又懂业务的复合型测评人才。
AI可解释性测评需穿透“黑箱”，评估决策逻辑的透明度。基础解释性测试需验证输出依据的可追溯性，如要求AI解释“推荐该商品的3个具体原因”，检查理由是否与输入特征强相关（而非模糊表述）；复杂推理过程需“分步拆解”，对数学解题、逻辑论证类任务，测试AI能否展示中间推理步骤（如“从条件A到结论B的推导过程”），评估步骤完整性与逻辑连贯性。可解释性适配场景需区分，面向普通用户的AI需提供“自然语言解释”，面向开发者的AI需开放“特征重要性可视化”（如热力图展示关键输入影响），避免“解释过于技术化”或“解释流于表面”两种极端。
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