MLモデル解釈可能性とコード最適化目標は相反しないですか？
MLモデル解釈可能性とコード最適化目標は必ずしも相反しません。実際、MLモデル解釈可能性はコード最適化目標をサポートする役割を果たすことがあります。例えば、「SHAP」というXAI手法は特徴量ごとの影響力を示すことで静的プログラム特徴量間の関係や影響力を理解する手助けとなります。「Anchors」メソッドは個別インスタンスごとの局所説明生成能力から具体的事例毎の推論根拠提供します。
これらXAI手法から得られる洞察は開発者やエンジニアたちが深層学習等難解技術背後理由把握及び改善策立案支援してくれる一面あるため，この点から言って，両者間競合関係存在しない場合多々ございます．