可解释性 AI (XAI) 通过提供模型决策过程的透明度来解决 AI 系统中的偏见，使开发者能够识别和纠正不公平或有偏差的模式。偏见通常源于不平衡的训练数据、算法中存在缺陷的假设或模型学习到的意外相关性。XAI 技术，例如特征重要性分析或决策树可视化，帮助开发者追踪哪些输入或规则会影响输出。例如，如果贷款审批模型不成比例地拒绝来自某些社区的申请人，XAI 工具可能会显示“邮政编码”是一个关键因素——种族或收入的代理。如果没有这种可见性，此类偏见可能会隐藏在像神经网络这样的不透明“黑盒”模型中。
像 LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（SHapley Additive exPlanations）这样的 XAI 方法量化了每个输入特征对单个预测的贡献。例如，在一个筛选简历的招聘工具中，SHAP 值可以显示该模型不公平地惩罚了就读于某些学校的候选人，即使他们的资格相似。然后，开发者可以审核训练数据，以查找那些学校的代表性不足的情况，或者调整模型的权重以减少对有偏差特征的依赖。像 FairML 或 IBM 的 AI Fairness 360 这样的工具集成了 XAI 原则，以自动标记跨人口群体的错误率差异，例如面部识别中特定种族的较高误报率。
最后，XAI 通过使修复措施的影响可衡量来支持迭代的偏见缓解。在识别出偏见后，开发者可能会重新平衡训练数据、添加公平性约束（例如，对抗性去偏见）或修改后处理规则。例如，一个预测患者风险的医疗保健模型可以使用反事实解释——展示改变患者的年龄如何影响预测——以确保决策不会过度依赖年龄。通过 XAI 持续验证模型行为，团队可以加强责任性。然而，XAI 并非万能的：它需要开发者积极解释结果，并在测试和部署期间优先考虑公平性指标（例如，机会均等、人口统计均等）和准确性。