加强融合：可解释人工智能推动地球系统科学发展

人工智能（ai）在地球系统科学（ess）展现出变革性潜力，但其“黑箱”特性带来的可解释性不足，仍是制约其广泛应用的关键。可解释人工智能通过增强模型透明度、揭示决策逻辑并促进人机协同，为破解这一难题提供了有效路径。本文面向ess工作者，以清晰、实用的方式系统介绍可解释人工智能的核心理念与方法体系，澄清常见误区，并梳理其在ess典型场景中的应用实践。本文重点阐述了可解释人工智能如何赋能模型解释、算法优化与科学发现，并深入剖析当前面临的三大挑战和相应解决思路：方法本身的局限性、可解释人工智能与ess协调性不足以及验证体系欠缺。为弥合可解释人工智能与ess之间的理论与实践鸿沟，本文倡导构建“领域知识-因果推理-人本设计”三位一体的协同框架。展望未来，发展更可靠、高效且深度嵌入模型的可解释人工智能工具，将显著提升科学研究的可信赖性与洞察力，利用ai持续拓展ess的边界。