随着人工智能在医疗、金融、交通等关键领域的深度应用，决策过程的"黑箱"问题日益凸显。2025年可解释AI（XAI）的发展重点将转向构建动态调度场景下的透明度提升框架，其核心在于建立决策逻辑与人类认知的双向映射机制。

该框架采用三层解耦结构：基础层通过改进型注意力机制捕获特征权重，中继层引入实时决策日志生成技术，应用层则部署可视化解释引擎。以工业调度为例，系统能自动生成包含时间成本、资源分配、异常处理等维度的决策树，并通过自然语言接口向操作人员解释"为何选择A方案而非B方案"。

关键技术突破体现在三个方面：一是基于因果推理的决策溯源算法，可还原模型从输入到输出的完整推理链条；二是动态重要性评分系统，量化各参数对最终决策的影响程度；三是自适应解释粒度控制，根据用户角色自动调整技术细节的展示深度。测试数据显示，该框架使非技术人员对AI决策的理解度提升47%，异常决策识别效率提高32%。

未来该框架将向多模态解释方向发展，结合AR/VR技术实现决策过程的三维重构。但需注意，透明度提升不应以牺牲算法性能为代价，需要在解释性与计算效率间保持精妙平衡。这要求开发者采用模块化设计思路，使解释组件既能独立升级又可无缝集成。

监管部门可据此建立AI决策透明度认证体系，推动形成"可审计、可追溯、可干预"的智能调度新范式。企业部署时建议采用渐进式策略，优先在质检、排班等容错率较高的场景试点，再逐步向核心业务渗透。最终目标是让人工智能既保持强大的计算能力，又具备人类可理解的决策逻辑。