本书立足人工智能发展的最新前沿，从公共服务实践中的具体需求出发，阐述如何通过可解释的算法设计提升公共决策的透明度、可靠性和公平性，进而促进公共部门治理能力的现代化。第一章系统梳理了可解释性人工智能的概念、核心技术及其发展历史，聚焦于其从理论提出到实践应用的演进过程，强调在复杂社会系统中，透明算法对于责任分配与价值导向的重要性。第二章通过引入”算法官僚”这一独特视角，结合国内外学术研究与政策实践，分析算法治理在制度化进程中的理论根基及其发展脉络，剖析技术逻辑与行政逻辑的深度融合与张力。第三章重点探讨多种人工智能算法在公共服务领域的应用类型与特性，分析监督学习、无监督学习、强化学习等模型在决策支持中的适用场景，结合案例展示其优势与局限，为选择适宜算法提供清晰的指引。第四章则通过理论模型与实践案例的结合，深入剖析可解释性人工智能如何赋能公共决策，具体阐述其在政策评估、资源分配和社会治理中的作用，并探讨实现技术与社会价值平衡的可行路径。