可解释性人工智能 (XAI) 通过使 AI 系统透明且可审计，帮助组织满足欧盟和美国的法规要求。 欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 和拟议的《人工智能法案》等法规，以及美国联邦贸易委员会 (FTC) 指南等框架，都要求自动化决策具有可解释性，以确保公平、问责制和用户信任。 XAI 提供了技术方法来揭示模型如何生成输出，这对于在审计或法律挑战期间证明合规性至关重要。 例如，如果 AI 拒绝贷款申请，监管机构需要明确的理由来证明该决定没有偏见——XAI 工具可以发现这一点。
在欧盟，GDPR 第 22 条赋予个人对其产生影响的自动化决策获得有意义解释的权利，这直接将 XAI 与法律合规性联系起来。 即将出台的《人工智能法案》进一步对高风险人工智能系统（例如，招聘工具或信用评分）进行分类，并强制要求详细记录其逻辑、数据来源和准确性。 开发人员可能会使用 SHAP (Shapley Additive Explanations) 等技术来生成特征重要性分数，显示输入变量（例如，收入或就业历史）如何影响模型拒绝贷款。 如果没有 XAI，公司将面临不合规罚款（根据 GDPR，最高可达全球收入的 4%）或被禁止在受监管行业部署 AI 的风险。
在美国，诸如 FTC 针对“不公平或欺骗性”行为的执法等特定行业的规则要求 AI 系统避免隐藏的偏见。 例如，诊断疾病的医疗保健 AI 必须为临床医生提供可解释的证据（例如，突出显示医学图像中的关键症状），以满足 FDA 批准标准。 XAI 还有助于遵守反歧视法：如果招聘工具不成比例地拒绝来自某些人口群体的候选人，那么 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）等工具可以识别出有问题的模式。 通过将 XAI 嵌入到开发工作流程中，团队可以先发制人地解决监管风险、简化审计并建立与用户和当局的信任。