可解释性 AI (XAI) 通过使 AI 系统的决策透明且易于理解来提高用户的接受度。当用户能够看到模型如何得出其输出时，他们更有可能信任和采用该系统。 例如，在贷款审批系统中，XAI 可以显示哪些因素（收入、信用评分）影响了拒绝。 这种清晰度降低了“黑盒”的看法，从而消除了对不公平或任意决策的怀疑。 开发人员可以实施诸如特征重要性评分或决策树之类的技术来公开预测背后的逻辑，从而弥合技术复杂性与用户理解之间的差距。
XAI 还使用户和开发人员能够识别和纠正错误或偏差。如果招聘工具不成比例地拒绝来自某些人口统计数据的候选人，则诸如 SHAP（SHapley Additive exPlanations）之类的可解释性方法可以揭示哪些输入特征（例如，工作经历关键词）导致了有偏差的结果。 这使开发人员可以完善训练数据或调整模型架构，从而创建更公平的系统。 例如，一种解释其对特定症状的依赖的医疗诊断 AI 可以帮助医生验证建议，从而促进人与 AI 之间的协作。 当利益相关者可以将问题追溯到特定数据或逻辑缺陷时，调试变得更加有效。
最后，XAI 使用户能够有意义地与 AI 输出进行交互。 在推荐系统中，解释为什么推荐产品或视频（例如，“根据您过去的购买”）可以让用户调整他们的行为或偏好。 开发人员可能会集成交互式仪表板，让用户测试假设场景，例如调整输入以查看预测如何变化。 这种交互性提高了感知到的控制，使用户可以更轻松地依赖 AI。 例如，一个突出显示可疑交易模式的欺诈检测系统允许用户确认或质疑警报，从而减少误报造成的挫败感。 通过优先考虑透明性，XAI 将不透明的系统变成了用户可以积极参与的工具。