機械学習・深層学習モデルの解釈性（XAI: Explainable AI）に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典G検定オリジナル模擬試験
ア
大域的説明（Global Explanation）はモデル全体が入力特徴量を全体としてどのように判断基準にしているかを説明し、局所的説明（Local Explanation）は特定の1つの個別予測に対してどの特徴量がその判断に寄与したかを説明する。
イ
局所的説明はモデルの全パラメータの値を一覧表にして表示することであり、大域的説明はプログラムのソースコードの行数を数えることである。
ウ
決定木や線形回帰はブラックボックスモデルの代表であり、ディープニューラルネットワークは本質的に完全なホワイトボックスモデルである。
エ
説明可能性が求められるのはゲームAIのみであり、医療診断や融資審査などの重要領域では一切不要である。