可解释性 AI (XAI) 通过确保 AI 系统以透明的方式运行，从而促进法规遵从，使组织能够满足问责制、公平性和可审计性的法律要求。 许多法规，例如欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 或《加州消费者隐私法案》(CCPA)，都规定影响个人的自动化决策必须是可解释的。 XAI 提供工具来揭示模型如何生成输出，这有助于组织证明其遵守这些规则。 例如，GDPR 的“解释权”要求企业澄清算法决策背后的逻辑——XAI 通过使模型行为对监管机构和最终用户都可解释，从而直接满足了这一要求。
XAI 在合规性方面的一个实际应用是在金融服务领域，该领域的《公平信用报告法》等法规要求贷款人证明拒绝信贷决定的合理性。 如果 AI 模型拒绝了贷款申请，XAI 技术（如特征重要性分析或决策树可视化）可以突出显示影响结果的因素，如收入水平或信用历史。 同样，在医疗保健领域，FDA 要求 AI 驱动的诊断工具为其预测提供证据。 诸如医学成像模型中的注意力图或风险评估系统的基于规则的解释等技术使开发人员能够记录输入如何与输出相关联，从而满足监管文档要求。 这些具体的例子表明了 XAI 如何弥合复杂模型和法律责任之间的差距。
最后，XAI 通过简化审计和风险评估来支持合规性。 监管机构通常要求证明 AI 系统没有偏见、错误或安全漏洞。 例如，在招聘工具中，XAI 可以揭示模型是否不成比例地权衡年龄或性别等因素，从而帮助组织遵守反歧视法。 诸如 LIME（局部可解释的与模型无关的解释）或 SHAP（Shapley 加性解释）等工具会生成实例级别的解释，从而使审计员可以验证单个决策。 通过将 XAI 嵌入到开发流程中，团队可以在部署之前主动识别和减轻合规风险，例如个性化营销算法中的数据隐私违规行为。 这种主动方法降低了法律风险，并建立了与监管机构和用户的信任。