可解释 AI (XAI) 技术通过提供工具来解释复杂模型（如深度神经网络或集成方法）的决策，而无需牺牲性能，从而解决了这些模型的透明度问题。 这些技术通过从模型中提取或生成人类可理解的解释来实现，这些模型由于其非线性结构、高维度或分层计算而固有地难以分析。 例如，诸如特征重要性分析、替代模型和注意力机制之类的方法可帮助开发人员追踪输入如何影响输出，识别模式或突出显示模型架构中的决策关键组件。
一种常见的方法是使用局部可解释性方法，该方法解释单个预测而不是整个模型。 诸如 LIME（局部可解释的模型无关解释）之类的工具使用针对特定数据点的更简单，可解释的模型（例如，线性回归）来近似复杂模型。 同样，SHAP（SHapley Additive exPlanations）使用博弈论原理来量化每个特征对预测的贡献。 对于神经网络，注意力机制或激活可视化（例如，Grad-CAM）可以揭示模型优先考虑输入图像的哪些区域或文本序列中的哪些标记。 开发人员可以使用诸如 Captum（用于 PyTorch）或 SHAP 之类的库来实现这些操作，而无需进行重大代码更改即可将其集成到现有工作流程中。
但是，XAI 技术存在局限性。 替代模型可能会过度简化行为，并且如果特征相关，则特征重要性得分可能会产生误导。 为了缓解这种情况，开发人员通常将多种方法结合在一起 - 例如，使用 SHAP 分析全局趋势，并使用 LIME 分析边缘情况 - 同时根据领域知识验证解释。 诸如 TensorFlow 的 What-If Tool 或 IBM 的 AI Explainability 360 之类的框架为测试和迭代提供了标准化管道。 最终，XAI 不会使模型本身变得透明，而是提供可操作的见解，使开发人员能够调试、审计系统，并建立对系统的信任，否则这些系统将作为黑盒运行。