可解释性 AI (XAI) 通过提高 AI 系统的透明度、可解释性和责任性来增强 AI 安全性。 当 AI 模型被设计为对其决策提供清晰的解释时，开发人员和用户可以更好地了解输出是如何生成的，识别潜在的缺陷并减轻风险。 这种透明度对于确保 AI 系统的行为符合预期、避免有害偏差以及符合道德和监管标准至关重要。 例如，一个医疗诊断模型解释了哪些症状或数据点导致了结论，这使得医生可以验证其推理并在影响患者护理之前发现错误。
XAI 对安全的一个关键贡献在于其在调试和验证模型中的作用。 像深度神经网络这样的复杂模型通常充当“黑盒”，使得很难追踪它们为什么会产生特定的输出。 诸如特征归因（例如，SHAP 值）或视觉模型中的注意力图等技术可帮助开发人员查明哪些输入影响了决策。 如果贷款审批模型不公平地拒绝来自特定人口统计数据的申请人，XAI 工具可以揭示诸如邮政编码或收入水平之类的有偏差的特征是否推动了结果。 这使得开发人员可以使用更公平的数据重新训练模型或调整其逻辑，从而直接解决诸如歧视或意外行为之类的安全风险。
XAI 还促进了信任和合规性，这些是 AI 安全的基础。 在医疗保健或金融等受监管的行业中，利益相关者需要可审计的解释来满足法律要求（例如，GDPR 的“解释权”）。 例如，如果 AI 系统拒绝了信贷申请，贷款人必须提供理由——XAI 通过突出诸如债务收入比之类的因素来处理此任务。 同样，在自动驾驶汽车中，了解汽车为什么意外转向可确保工程师能够解决传感器故障或有缺陷的训练场景。 通过将可解释性嵌入到 AI 工作流程中，开发人员可以创建不仅更安全，而且更易于监控、更新并随着时间的推移与人类价值观保持一致的系统。