1、決策過程不可追溯

大模型（如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）通過海量數(shù)據(jù)隱式學(xué)習(xí)特征與邏輯，其推理過程缺乏顯式的規(guī)則表達(dá)。當(dāng)機(jī)器人基于此類模型做出決策時 ，人類難以追溯具體行為背后的因果鏈條 。例如 ，在醫(yī)療或自動駕駛場景中 ，若機(jī)器人因錯誤判斷導(dǎo)致事故 ，開發(fā)者難以 定位模型內(nèi)部哪一環(huán)節(jié)出現(xiàn)偏差，阻礙問題修復(fù)與責(zé)任界定。

2、倫理與責(zé)任歸屬困境

黑箱模型的行為邏輯模糊性可能引發(fā)倫理爭議。若機(jī)器人在復(fù)雜場景中執(zhí)行不符合人類價值觀的操作（如緊急避障時優(yōu)先選擇 特定人群），其決策依據(jù)無法被清晰解釋，將導(dǎo)致責(zé)任歸屬困難。這在法律監(jiān)管、社會信任層面構(gòu)成重大挑戰(zhàn)。

3、動態(tài)環(huán)境適應(yīng)性不足

機(jī)器人需應(yīng)對實(shí)時變化的物理環(huán)境，但黑箱模型的行為邏輯缺乏透明性，開發(fā)者難以預(yù)測其在未知場景中的反應(yīng)模式。例如， 若機(jī)器人突然出現(xiàn)異常行為（如避障失效），調(diào)試者無法通過模型內(nèi)部狀態(tài)快速診斷問題根源，導(dǎo)致系統(tǒng)優(yōu)化效率低下。

4、人類信任度降低

可解釋性是用戶接受人機(jī)協(xié)作的關(guān)鍵前提。當(dāng)機(jī)器人行為無法被直觀理解時，人類可能因“不可控感”而拒J使用或過度干預(yù)， 削弱技術(shù)落地的實(shí)際價值。