可解释人工智能 (XAI) 通过使 AI 决策过程透明化来改善 AI 伦理，使开发人员和用户能够理解、审计和纠正潜在的伦理问题。 XAI 技术（例如特征重要性评分、决策树或注意力机制）揭示了模型如何生成输出。 这种透明度有助于识别偏差、不公平逻辑或可能隐藏在“黑盒”系统中的意外后果。 例如，如果贷款审批模型不成比例地拒绝来自某些人群的申请人，XAI 可以突出显示哪些输入特征（例如，邮政编码或收入水平）导致了有偏见的结果。 这种可见性对于确保人工智能系统的公平性和问责制至关重要。
XAI 还通过在开发过程中实现主动偏差检测和缓解来支持伦理 AI。 开发人员可以使用 LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（SHapley Additive exPlanations）等工具来分析单个预测，并验证模型是否依赖于适当的因素。 例如，在医疗保健诊断工具中，XAI 可能会显示模型优先考虑患者年龄而不是病史，从而促使开发人员使用平衡的数据重新训练模型。 通过迭代测试解释，团队可以将模型与伦理准则对齐并降低危害风险。 在受监管的行业（例如，金融或医疗保健）中，审计需要明确记录决策逻辑，因此这个过程尤为重要。
最后，XAI 通过使 AI 系统可审计和可质疑来培养信任和问责制。 当用户（例如患者、贷款申请人或监管机构）可以访问 AI 决策的简化解释时，他们就能够挑战不正确或不道德的结果。 例如，如果招聘工具拒绝了候选人，XAI 生成的见解可以帮助候选人了解该决策是基于技能还是基于性别等无关因素。 对于开发人员而言，这种问责制鼓励进行严格的测试并遵守 GDPR 的“解释权”等道德框架。 通过将 XAI 集成到工作流程中，团队可以构建不仅性能良好，而且符合社会价值观的系统，从而降低法律和声誉风险。