AI模型可解释性分析服务协议合同范本

AI模型可解释性分析服务协议

甲方（委托方）： [甲方公司名称]

统一社会信用代码： [甲方统一社会信用代码]

法定代表人/负责人： [甲方法定代表人/负责人姓名]

住所地： [甲方住所地详细地址]

联系电话： [甲方联系电话]

电子邮箱： [甲方电子邮箱]

乙方（服务提供方）： [乙方公司名称]

统一社会信用代码： [乙方统一社会信用代码]

法定代表人/负责人： [乙方法定代表人/负责人姓名]

住所地： [乙方住所地详细地址]

联系电话： [乙方联系电话]

电子邮箱： [乙方电子邮箱]

鉴于：

1. 甲方拥有需要进行可解释性分析的人工智能模型（以下简称“目标模型”），并希望获得对目标模型行为、决策过程及预测结果的深入理解，以用于[具体应用领域，如：金融风控、医疗诊断、智能推荐等]。
2. 乙方在人工智能模型可解释性分析领域拥有专业的技术、经验和人员，能够为甲方提供相关的分析服务。

甲乙双方根据《中华人民共和国民法典》及相关法律法规的规定，本着平等互利、诚实信用的原则，经友好协商，就乙方为甲方提供人工智能模型可解释性分析服务事宜达成如下协议，以资共同遵守：

第一条 服务内容

1. 1 服务目标：

乙方将针对甲方提供的目标模型，运用专业的可解释性分析技术和方法，对目标模型的行为、特征重要性、决策过程和预测结果进行深入分析，并提供详细的分析报告和解释说明，以帮助甲方：

• 全面理解目标模型的工作原理、决策逻辑及其潜在风险。
• 识别和评估目标模型中可能存在的偏见、漏洞、不稳定性及其他缺陷。
• 评估目标模型在不同应用场景下的性能表现、可靠性及泛化能力。
• 为甲方优化目标模型性能、提升模型可解释性和透明度提供依据。
• 协助甲方满足相关法律法规、监管政策及行业标准对人工智能模型可解释性的要求。

1. 2 具体服务内容：

乙方提供的人工智能模型可解释性分析服务包括但不限于以下内容：

(1) **模型行为分析：**

*   **全局行为模式分析：** 分析目标模型在整体层面的行为模式，包括但不限于：
    *   模型在不同输入数据分布下的预测结果变化趋势分析；
    *   模型对不同类型、不同维度输入数据的敏感度分析；
    *   模型预测结果的置信度分布及不确定性分析；
    *   模型在不同数据集上的泛化能力及鲁棒性评估。
    *   全局解释方法：采用部分依赖图（Partial Dependence Plots, PDP）、累积局部效应图（Accumulated Local Effects, ALE）、排列重要性（Permutation Importance）等方法，并详细记录每种方法的技术原理、适用场景、参数设置及结果解读。

*   **单一样本预测解释：** 针对甲方指定的单个或多个预测样本，分析目标模型做出该预测的具体原因，包括但不限于：
    *   识别对该预测结果影响最大的输入特征（关键特征）；
    *   量化每个输入特征对预测结果的贡献度（正向或负向影响）；
    *   通过可视化方式展示输入特征与预测结果之间的关联关系。