X-SYS：交互式解释系统的参考架构

可解释人工智能（XAI）研究界已提出众多技术方法，但将可解释性部署为系统仍然充满挑战：交互式解释系统既需要合适的算法，也需要能在重复查询、模型与数据演进以及治理约束下维持解释可用性的系统能力。我们主张，要让 XAI 落地，必须把可解释性视为一个信息系统问题，由用户交互需求引出具体的系统需求。我们提出交互式解释系统的参考架构 X-SYS，指导（X）AI 研究者、开发者与从业者将交互式解释用户界面（XUI）与系统能力连接起来。X-SYS 围绕名为 STAR 的四个质量属性（可扩展性、可追溯性、响应性与适应性）组织，并给出五组件分解（XUI Services、Explanation Services、Model Services、Data Services、Orchestration and Governance）。它将交互模式映射到系统能力，从而使用户界面的演进与后端计算解耦。我们通过 SemanticLens 实现 X-SYS，这是一个面向视觉-语言模型语义搜索与激活引导的系统。SemanticLens 展示了基于契约的服务边界如何支持独立演进、离线/在线分离如何保障响应性、持久化状态管理如何支撑可追溯性。总体而言，这项工作为在运营约束下支持端到端设计的交互式解释系统提供了可复用蓝图与具体实例。