数据增强通过以下方式提高可解释 AI (XAI)：通过更好的泛化来增强模型透明度，暴露决策边界，并支持对模型行为进行受控测试。 通过使用修改或合成的示例人为地扩展训练数据，开发人员可以深入了解模型所依赖的功能，它如何响应变化以及其决策是否与领域知识相符。 此过程有助于识别偏差、减少过度拟合和验证模型推理的稳健性。
一个关键的贡献是，数据增强迫使模型关注不变特征。 例如，在图像分类中，在训练期间应用旋转、翻转或颜色偏移会鼓励模型根据形状而不是方向或光照来识别对象。 这使得解释特征重要性图（例如，Grad-CAM 可视化）更容易，因为模型不依赖于表面相关性（如背景模式）。 类似地，在文本任务中，同义词替换或语法扰动等技术有助于揭示模型是否真正理解语义含义，而不是记忆关键词组合。 然后，开发人员可以调整架构或训练数据来解决弱点。
数据增强还支持对模型进行系统性的压力测试。 通过生成边缘情况，例如遮挡图像或对抗性文本扰动，团队可以分析故障模式并记录决策逻辑。 例如，如果医疗影像模型错误分类了通过增强添加了人工噪声模式的 X 射线，开发人员可以追溯该错误是否源于对特定像素区域的过度强调。 这种细粒度的反馈循环支持创建解释功能和限制的“模型卡”等文档。 增强生成的合成数据还可用于探测反事实情景（例如，“如果移除此钙化标记，模型是否仍会预测癌症？”）以验证因果推理。
最后，数据增强通过将模型行为与已知的数据转换相关联来减少“黑盒”效应。 当使用音高偏移音频训练的语音识别模型始终如一地处理语音变化时，开发人员可以确信它正在分析音素而不是特定于说话者的特征。 这与通过可观察的、可重复的模式将输入链接到输出的 XAI 目标一致。 通过有条不紊地引入受控的变化，团队可以建立一个更清晰的 AI 运行方式的心智模型，这对于调试和利益相关者的信任至关重要。