在自然語言處理（NLP）技術重塑人機交互、信息檢索甚至司法決策的今天，一個尖銳的問題愈發凸顯：當模型在文本分類中判定你的貸款申請被拒，或在簡歷篩選中將你排除，你是否有權追問一句——“為什么？”

一、黑箱迷霧：NLP模型的不透明困境

現代NLP的核心驅動力——深度神經網絡（如BERT、GPT系列）——本質上是復雜的“黑箱”系統：

• 層級抽象迷宮： 模型通過層層非線性變換（Self-Attention機制、前饋網絡）構建文本表征，人類難以追蹤輸入詞句到最終預測的完整邏輯鏈條。

• 高維嵌入鴻溝： 詞語被映射為數百維的稠密向量（如Word2Vec、GloVe），其語義在向量空間中交織糾纏，遠超人類直觀理解。

• 海量參數黑洞： 大型模型參數動輒數十億（如GPT-3達1750億），任何單一預測都是海量參數微妙互動