数据驱动虽然让人工智能应用得到了长足的发展，但其仍然缺乏（）。A. 可解释性B. 稳定性C. 特征工程自动化D. 有效的训练算法

数据驱动的人工智能应用虽然在许多领域取得了显著的进展，但它们往往缺乏透明度和可解释性。这意味着，尽管这些系统可以做出准确的预测或决策，但它们的内部运作机制通常难以被人类理解。因此，当涉及到需要解释和理解模型决策过程的场景时，数据驱动的人工智能应用可能会遇到挑战。