可解释人工智能 (XAI) 通过使机器学习模型的决策过程透明化来提高模型可靠性，使开发人员能够识别和解决缺陷、偏差或意外行为。当模型具有可解释性时，开发人员可以验证输出是否与领域知识一致，检查过度拟合，并确保正确使用关键特征。例如，信用评分模型可能总体上看起来很准确，但 XAI 技术（如特征重要性评分）可能会显示它不成比例地依赖于非因果变量（如邮政编码）。修复此问题可以提高公平性和泛化能力，从而直接提高可靠性。
XAI 还有助于调试和迭代改进。通过追踪输入如何影响输出，开发人员可以查明模型在特定情况下失败的原因。例如，在图像分类器中，显著图可能显示模型侧重于背景噪声而不是对象本身。这种洞察力指导有针对性的调整，例如增加训练数据或修改架构以优先考虑相关特征。类似地，反事实解释（例如，“如果患者的年龄是 35 岁而不是 60 岁，诊断结果将会改变”）等技术有助于开发人员了解决策边界并测试模型行为不一致的场景。此过程减少了“黑盒”不确定性并增强了稳健性。
最后，XAI 促进了高风险应用中的信任和验证。在医疗保健或自主系统中，利益相关者需要严格审核模型。LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（SHapley 加法解释）等工具提供细粒度的见解，例如突出显示哪些症状导致诊断模型推荐治疗。通过对照专家知识验证这些解释，开发人员可以确认模型的逻辑是合理的，并在必要时对其进行改进。例如，如果医疗模型忽略了关键的实验室测试，则使用重新加权的数据进行重新训练可确保与临床指南保持一致。这种透明度将准确性等抽象指标转化为可操作的改进，使模型既可靠又负责。