可解释性 AI (XAI) 技术通过提供模型决策的透明度来增强模型的鲁棒性，从而使开发人员能够识别和解决弱点。 鲁棒性是指模型在各种条件下（例如噪声输入、对抗性攻击或分布偏移）保持性能的能力。 诸如特征重要性分析或注意力映射之类的 XAI 方法揭示了模型所依赖的输入或模式。 例如，如果模型错误地优先考虑不相关的特征（例如，图像分类器中的背景像素），则开发人员可以调整训练数据或架构以减少过度拟合。 这种测试和改进的迭代过程增强了模型在实际场景中的可靠性。
XAI 还有助于调试和错误分析，这对于提高鲁棒性至关重要。 诸如 LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（SHapley 加法解释）之类的技术会为单个预测生成局部解释，从而帮助开发人员查明模型在特定情况下失败的原因。 假设一个欺诈检测系统将合法交易标记为欺诈。 通过分析 SHAP 值，开发人员可能会发现模型过度加权了很少出现的交易代码。 这种见解使他们可以重新平衡训练数据或引入正则化以降低对异常值的敏感度。 这种有针对性的修复可防止系统性故障并提高泛化能力。
最后，XAI 通过启用对抗性测试和验证来支持鲁棒性。 诸如显着性图或反事实解释之类的工具可帮助开发人员模拟边缘案例或对抗性输入。 例如，如果医疗诊断模型专注于不相关的图像伪影，则使用基于梯度的方法（如 FGSM）制作的对抗性示例可以暴露此漏洞。 然后，开发人员可以使用强调临床相关特征的增强数据重新训练模型。 此外，监视解释一致性（例如，确保相似的输入产生逻辑相关的解释）有助于检测漂移或不稳定性。 通过系统地解决这些问题，XAI 确保模型即使在压力下也能按预期运行。