模型可解释性（ExplainableAI）的目标是（）A. 让人类理解AI决策逻辑B. 提高模型预测速度C. 减少数据标注成本D. 增强硬件兼容性

模型可解释性（Explainable AI）的核心目标是提高AI决策过程的透明度，使人类能够理解模型的工作原理和决策依据。这与模型的预测速度、数据标注成本或硬件兼容性无关，而是聚焦于增强人对AI系统的信任与控制能力。

选项分析

A. 让人类理解AI决策逻辑

正确。模型可解释性旨在通过技术手段（如可视化、简化模型、特征重要性分析等），将复杂的AI决策过程转化为人类可理解的形式，例如解释某个预测结果背后的逻辑或关键影响因素。

B. 提高模型预测速度

错误。预测速度优化属于模型加速或硬件优化范畴，与可解释性无关。例如，通过量化压缩模型或使用更高效的算法可以提升速度，但不会直接影响模型的解释性。

C. 减少数据标注成本

错误。数据标注成本是数据准备阶段的问题，与模型本身的解释性无关。即使模型具有高可解释性，仍需依赖高质量标注数据进行训练。

D. 增强硬件兼容性

错误。硬件兼容性涉及模型在不同设备上的运行能力（如移动设备、服务器），而可解释性关注的是模型输出的解释能力，二者无直接关联。