可解释性 AI (XAI) 中的透明度和公平性密切相关，因为透明的系统更容易识别和解决导致不公平结果的偏差。 透明度是指理解 AI 模型如何做出决策的能力，例如它优先考虑哪些特征或数据如何流经其架构。 公平性涉及确保这些决策不会系统性地使特定个人或群体处于不利地位。 当模型透明时，开发人员可以检查其逻辑、数据输入和决策路径，以发现潜在的偏差。 例如，表面上看起来公平的贷款审批模型可能会无意中过度衡量地理位置，从而间接歧视某些人口群体。 透明度使开发人员能够通过揭示特征如何影响预测来检测到这一点。
公平性通常取决于透明度，因为偏差可能隐藏在不透明的系统中。 如果看不到模型的内部运作，就很难验证决策是否公平。 考虑一种使用自然语言处理对简历进行排名的招聘工具。 如果模型惩罚包含与代表性不足的群体相关的短语（例如，“非营利工作”或“社区组织”）的简历，那么特征重要性得分或注意力图等透明度机制可能会暴露这种偏差。 SHAP（SHapley Additive exPlanations）或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等工具可帮助量化特定输入如何影响输出，使开发人员能够测试公平性。 例如，如果模型始终为有就业空档的简历分配较低的分数——这个因素可能会不成比例地影响护理人员——透明度工具会使这种模式可见，从而可以调整训练数据或算法。
但是，仅靠透明度并不能保证公平性。 开发人员必须积极利用透明度来强制执行公平性约束。 这可能涉及审核模型在受保护属性（例如，种族、性别）方面的差异，或实施对抗性去偏见等技术，其中训练第二个模型来惩罚有偏见的预测。 例如，可以设计信用评分模型来为每次拒绝提供明确的解释，并且可以针对公平性标准以编程方式检查这些解释（例如，确保拒绝与与历史上的红线政策相关的邮政编码无关）。 通过将透明度与以公平性为中心的实践（例如，偏差测试、多样化的数据集管理和公平性感知算法）相结合，开发人员可以创建既易于理解又公平的系统。 这种关系是共生的：透明度支持公平性检查，而公平性目标指导透明度在哪里最关键。