不确定性感知的可解释人工智能（UAXAI）研究了如何将不确定性融入解释性流程，以及如何评估这些方法。文献中出现了三种常见的不确定性量化方法：贝叶斯方法、蒙特卡洛方法和符合性方法。此外，还提出了将不确定性整合到解释中的不同策略，包括评估可信度、限制模型或解释，以及明确传达不确定性。当前的评估实践仍然存在碎片化和以模型为中心的问题，对用户的关注有限，可靠性属性（如校准、覆盖率、解释稳定性）的报告不一致...