當機器人逐漸深入交通、醫療與製造等關鍵場域，決策是否可信，成為不可忽視的核心問題。可解釋性人工智慧(XAI)正為黑盒系統帶來更多透明與理解的可能，並重新定義人類與機器人之間的信任與協作關係。
隨著可解釋性人工智慧(Explainable AI, XAI)的興起，這個問題的答案正逐漸成為一句篤定的：能。
XAI正成為人機協作的關鍵支撐技術，它能讓機器人系統的決策過程變得透明可見。XAI不僅能增強使用者對機器人的信任，還能提升系統安全性、促進更高效的人機協作，並為更完善的倫理監管提供保障。
XAI定義機器人發展新方向
為自主決策建立信任
無人機、配送機器人等自主機器人可在無需人工干預的情況下做出即時決策，但其行動背後的邏輯往往模糊不清。
XAI能讓機器人解釋自身行為。例如，一台需要重新規劃路線的配送機器人，可清晰說明決策依據：「道路前方有10名行人及3輛停放的自行車，右方只有2名行人，為節省時間，我將向右轉彎。」這種決策透明度，正是實現更安全、更可靠自主運行的核心基礎。
從黑盒子到玻璃箱
現代機器人常依賴深度學習模型，而此類模型往往處於黑盒狀態。在自動駕駛、機器人手術等高風險場景中，理解決策背後的邏輯不僅是較佳選擇，更逐漸成為法規要求。
XAI能將黑盒子轉化為玻璃箱，清晰呈現機器人優先考量的因素及背後原因。例如，在自動駕駛車輛中，顯著圖(Saliency Map)可利用色彩梯度，依風險等級突顯周邊物體，進而簡化合規與除錯流程。
強化人機協作
人機協作在製造業、災害回應、物流及養老照護等領域的應用正不斷推進。然而，高效協作的前提是無縫溝通。XAI在此扮演翻譯者的角色，將複雜的機器人邏輯轉化為人類可理解、可據此行動的解釋。
若機器人突然改變作業流程，人類協作夥伴可能會感到困惑。而藉由XAI，機器人可清晰說明自身行為改變的原因：「我檢測到某個零件位置偏移，因此調整了裝配流程。」如此的回饋能協助人類協同調整自身操作，既可化解困惑、減輕工作壓力，最終還能提升作業效率與安全性。
設計可解釋的學習系統
機器人透過強化學習、模仿學習或自我調整控制系統等先進技術實現學習。儘管這些方法能讓機器人達到高性能水準，但其內在決策邏輯往往難以被理解。
XAI在追求性能的同時強調可解釋性，藉由獎勵解釋模型與行為總結方法，將機器人所學任務轉化為簡潔易懂的洞察。此外，可解釋性策略能限制演算法僅產生基於規則的輸出，使得輸出更易於追溯，讓機器人系統更易於理解、更值得信賴。
將可解釋性融入倫理考量
機器人正日益涉足執法、招募、醫療健康等敏感領域。XAI能夠揭露自動化決策中的偏見，協助稽核，並確保決策過程的可追溯性。
例如，當醫療機器人提醒患者存在高心臟病風險時，需依據背後的事實，如低密度脂蛋白膽固醇(LDL)水準偏高，為該判斷提供依據。如此透明度對獲得患者信任、確保患者充分知情十分重要。
以可解釋性重塑人機協作未來
將XAI融入機器人技術，不僅是一次技術層面的升級，更需要向透明化與可追溯性實現更深層次的轉變。隨著XAI技術在機器人系統中快速普及，使用者將能更深入地理解機器人思考與行動的方式及原因。
透過XAI，人類與機器人將可望建構高效、安全且負責任的未來協作模式。而此一目標的實現途徑在於提升信任水準、優化溝通機制，並堅持符合倫理的實踐原則。在這段持續演進的人機協作關係中，理解是基石，而可解釋性便是關鍵所在。
(本文作者為ADI機器學習與邊緣AI資深工程師)
