以下哪项是算法透明性的主要技术挑战？()A. 深度学习模型复杂度高B. 用户界面设计不够美观C. 代码行数太多D. 硬件散热问题

算法透明性的核心在于确保算法的决策过程和逻辑能够被人类理解，其主要技术挑战与算法本身的可解释性直接相关。

• 深度学习模型（如神经网络）因层次多、参数量大，导致决策过程难以直观解释，这是透明性面临的核心障碍。
• 其他选项（如用户界面设计、代码行数、硬件散热）属于用户体验、代码维护或系统运维问题，与算法透明性无直接关联。

选项分析

A. 深度学习模型复杂度高

深度学习模型通过多层非线性变换处理数据，参数量可达数百万甚至数十亿。这种复杂性使得模型的决策逻辑难以被人类直接理解，成为算法透明性的主要技术挑战。

B. 用户界面设计不够美观

用户界面设计属于用户体验工程范畴，与算法本身的逻辑透明性无关。即使界面美观，算法内部仍可能“不可解释”。

C. 代码行数太多

代码量大可能影响可维护性，但与算法是否“透明”无直接关系。例如，简洁的代码也可能因逻辑复杂而难以解释。

D. 硬件散热问题

散热属于系统运维问题，与算法设计无关，更不会直接影响算法的透明性。