某醫療 AI 系統使用深度學習模型分析胸腔 X 光影像，判斷患者是否罹患肺炎。醫院評估委員會要求系統必須能夠標示「影像中哪些區域對本次診斷判斷影響最大」，以供放射科醫師進行審核確認。下列哪一種可解釋 AI 技術最能直接滿足「標示影像中對預測結果影響最大的區域」此一需求？
答案 （D）
核心概念
顯著性圖是專為影像模型設計的視覺化解釋方法。它計算模型輸出對每個輸入像素的梯度，梯度越大代表該像素對預測結果的影響越大，把這些數值畫成熱力圖疊在原影像上，就能直接看出模型判讀時「注意力集中在哪一塊」——例如判定肺炎時，是不是真的在看肺部的病灶區域。這正是題目要的「標示影像中影響最大的區域」。
答題技巧
快速判斷技巧：影像模型要「標示區域」，第一順位就是顯著性圖（或 Grad-CAM 這類熱力圖方法）。表格資料要「拆解各特徵貢獻」才選 SHAP。
易錯陷阱：(A)(B) 都是知名的 XAI 方法，也都能勉強應用在影像上，容易讓人猶豫。題目用了「最能直接滿足」四個字，就是要你選最對口的那一個，而非「也做得到」的那些。