解释性技术通过揭示模型如何做出决策、识别弱点并验证行为是否符合预期，来帮助开发人员评估 AI 模型的性能。这些方法超越了传统的准确性等指标，揭示了预测背后的原因，这对于调试、改进模型和确保可靠性至关重要。
首先，像 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 这样的可解释性工具可以量化输入特征对预测的贡献。这有助于开发人员验证模型是否依赖于有意义的模式，而不是噪声或偏差。例如，在医疗诊断模型中，SHAP 可能会揭示患者的年龄和实验室结果是预测的关键驱动因素，而诸如时间戳之类的无关变量的影响可以忽略不计。如果模型严重权衡无关特征，则表明可能过度拟合或数据泄漏，从而促使开发人员重新训练或调整数据集。此分析通过揭示模型成功或失败的原因，而不仅仅是发生的频率，来补充性能指标。
其次，视觉模型中的注意力图或 NLP 中的显着性分析等技术突出显示了输入数据（例如，像素或单词）的哪些部分会影响预测。这使开发人员可以发现逻辑上的差距。例如，图像分类器可能专注于背景对象而不是主要对象，表明特征学习效果不佳。同样，文本模型可能会忽略情感分析任务中上下文关键的词。通过可视化这些模式，开发人员可以优化架构（例如，调整注意力层）或扩充训练数据以解决弱点。此步骤对于像神经网络这样的复杂模型特别有用，因为神经网络的内部逻辑在其他情况下是不透明的。
最后，解释性有助于验证公平性和稳健性。像偏依赖图或反事实分析之类的工具会测试预测在受控输入变化下的变化情况。例如，可以测试贷款审批模型，以确保调整非财务因素（例如，性别）不会不公平地改变结果。同样，反事实示例（例如，“如果调整此特征，预测会改变吗？”）有助于评估对虚假相关性的敏感性。这些测试揭示了单独的准确性可能遗漏的隐藏偏差或不稳定性，使开发人员能够在部署之前迭代地改进模型。通过将模型行为与可操作的见解联系起来，解释性将性能评估转变为诊断过程，而不是黑盒评估。