可解释人工智能 (XAI) 通过使人工智能系统的决策过程变得透明和可理解来促进人工智能问责制。这种透明度使开发者、用户和监管机构能够仔细审查人工智能模型如何得出特定结果，确保决策符合道德准则、法律要求和技术标准。当人工智能系统的逻辑可解释时，利益相关者可以验证其是否公平运作、避免偏见并遵守预定义规则。例如，在信用评分模型中，XAI 技术（如特征重要性分数）可以揭示收入或邮政编码等因素是否不成比例地影响了拒绝，从而使团队能够解决潜在的歧视问题。
问责制的一个关键方面是可追溯性——了解系统的哪些组件促成了决策以及原因。XAI 提供了将错误或偏差追溯到其来源的机制，例如有缺陷的训练数据、有偏见的算法或配置错误的参数。例如，如果医疗诊断人工智能错误地将肿瘤标记为良性，LIME（局部可解释模型无关解释）等技术可以突出模型使用的特定图像特征，从而允许开发者审计这些特征是否具有临床相关性。这种可追溯性确保团队可以确定错误的责任，无论错误是源于数据收集、模型设计还是部署实践。
最后，XAI 通过支持遵守监管框架和培养信任来支持问责制。欧盟的 GDPR 等法规要求组织解释影响个人的自动化决策。如果没有可解释的模型，遵守法规将不切实际。例如，如果一家银行使用不透明的深度学习模型进行贷款审批，而无法向申请人提供清晰的拒绝理由，则可能面临法律挑战。通过集成 SHAP（SHapley Additive exPlanations）或决策树等 XAI 工具，开发者可以生成审计跟踪和文档，证明符合公平和透明标准。这不仅降低了法律风险，还建立了用户对人工智能系统的信心，因为利益相关者可以验证该技术是否按预期运行。