可解释人工智能 (XAI) 通过提供解释这些模型如何做出决策的方法，即使其内部逻辑复杂或不透明，也能提高黑盒算法的透明度。黑盒模型，例如深度神经网络或集成方法，通常缺乏关于输入特征如何影响输出的明确文档。XAI 通过生成人类可理解的解释来解决此问题，使开发人员能够验证模型行为、识别偏差并排除错误。这种透明度对于调试、合规性以及在决策直接影响用户的系统（例如医疗保健或金融）中建立信任至关重要。
XAI 实现这一目标的一种实用方法是通过特征重要性评分和代理模型等技术。例如，像 SHAP（SHapley Additive exPlanations）或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）这样的工具可以量化每个输入特征对特定预测的贡献。开发人员在信用评分模型上工作时，可以使用 SHAP 值来显示为什么申请人被拒绝贷款 - 例如，由于高债务收入比 - 即使底层模型是复杂的梯度提升树。类似地，代理模型（例如经过训练以近似黑盒模型行为的简化决策树）可以揭示数据中的全局模式。这些方法将抽象计算转化为可操作的见解，而无需访问模型的内部代码。
但是，XAI 并非一刀切的解决方案。不同的场景需要量身定制的方法。例如，医疗诊断系统可能会使用反事实解释（“如果患者的血糖降低 10%，预测将从“糖尿病”变为“正常””）来帮助医生理解模型逻辑。开发人员还必须考虑权衡：某些解释方法会增加计算开销或近似而非完全复制模型的推理。选择正确的 XAI 技术取决于用例、利益相关者（例如，工程师与最终用户）和法规要求。通过将 XAI 工具集成到他们的工作流程中，开发人员可以使黑盒系统更易于审计并与现实世界的需求保持一致。