可解释人工智能 (XAI) 方法通过使模型行为透明和可解释，从而改进模型的验证和确认。验证涉及检查模型是否按预期执行，而确认则确保模型符合技术或法规要求。特征重要性分析、决策规则或可视化工具等 XAI 技术帮助开发者理解模型是如何生成输出的。例如，在信用评分模型中，特征重要性得分可以揭示模型是否依赖于收入等合法因素，或邮政编码等不相关因素。这种清晰性使得开发者能够在验证过程中识别出偏差或过拟合等缺陷。
在验证过程中，XAI 有助于诊断模型错误和测试假设。假设一个图像分类器错误地标记了救护车。使用显著性图（突出影响预测的输入区域），开发者可能会发现模型关注的是背景中的红色像素（例如红绿灯），而不是救护车形状本身。这一洞察指导了有针对性的改进，例如通过增加具有不同背景的训练数据来增强模型。同样，LIME（局部可解释模型无关解释）等工具可以生成特定于样本的解释，揭示模型失效的边缘情况。通过系统地对照预期行为测试这些解释，开发者可以验证模型在各种场景下是否正确地泛化。
对于确认，XAI 确保模型符合公平性、安全性或法规等约束。例如，贷款审批模型可能需要避免使用性别作为决策因素。通过分析特征归因或反事实解释（例如，“如果申请人是男性，决定会改变吗？”），开发者可以确认合规性。在医疗保健领域，可以对照医疗指南检查从复杂模型导出的决策树，以确认一致性。XAI 还支持审计：如果模型的 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值在相似输入上显示出不一致的逻辑，则表明可能存在不稳定，从而促使进行再训练或基于规则的修正。这一过程确保模型不仅能够工作，而且能够可靠和符合伦理地工作。