“自动机器学习（AutoML）和可解释人工智能（XAI）在人工智能领域中扮演着不同但互补的角色。AutoML 关注于自动化将机器学习应用于现实问题的过程，使用户能够在不需要深入理解基础算法或编程的情况下构建模型。另一方面，XAI 旨在使这些模型的决策过程对用户更透明和可理解，无论他们是数据科学家、商业利益相关者还是监管机构。因此，这两个概念共同促进了机器学习的可获取性和可问责性。
例如，考虑一个场景，其中一家公司使用 AutoML 来预测客户流失。AutoML 系统自动化了数据预处理、特征选择和模型训练等步骤，显著加快了工作流程。然而，产生的模型可能非常复杂，这使得用户难以理解它是如何得出预测的。这时，XAI 显得尤为重要。通过实施 XAI 技术，公司可以深入了解模型的行为，比如哪些特征在流失预测中最具影响力，从而使用户能够做出更明智的决策，并增强对模型输出的信任。
总之，AutoML 和 XAI 的合作增强了机器学习的工作流程。AutoML 使开发者能够高效地创建和部署模型，而 XAI 则帮助解释这些模型及其预测。这种组合不仅简化了工作流程，还确保了使用这些模型的影响是清晰的，帮助建立信任并促进组织内更好的决策。它们共同创造了一种更加全面的方法，以便在实践中利用机器学习。”