可解释人工智能（XAI）与传统人工智能的主要区别在于，前者侧重于使模型决策易于人类理解。传统人工智能系统，尤其是深度神经网络等复杂系统，通常像“黑箱”一样运行，输入经过处理输出结果，但无法清楚地看到推理步骤。相比之下，XAI 通过提供关于模型如何得出预测、哪些因素影响结果以及可能存在哪些潜在偏差的洞察，来优先考虑透明度。例如，一个传统的图像分类模型可能正确识别 X 射线中的肿瘤，但无法解释其结论依据；而 XAI 系统则可以突出显示图像中促成诊断的具体区域。
实现透明度的方法也是 XAI 的独特之处。传统人工智能通常依赖于本质上可解释的模型，例如决策树或线性回归，其逻辑结构（如“if-else”规则或系数）清晰可见。然而，深度学习模型等现代人工智能系统为了提高准确性而牺牲了可解释性。XAI 通过添加事后分析工具来解决这一问题，例如特征重要性分数、注意力图或近似复杂系统的代理模型。例如，开发人员可以使用 LIME（局部可解释模型无关解释）来通过扰动输入数据并观察输出变化，为神经网络的预测生成简化解释。SHAP（SHapley 可加解释）等技术量化了每个输入特征对预测的贡献，使即使不透明的模型也更具可问责性。
对于开发者而言，XAI 在系统设计中引入了新的考量。传统人工智能可能优先优化准确率或速度等指标，而 XAI 则需要平衡性能与可解释性。这可能涉及将可视化库（例如 TensorFlow 的 What-If Tool）集成到工作流程中，或者采用结合可解释模型和复杂模型的混合架构。在医疗保健或金融等受监管行业，XAI 通常是强制性的——贷款审批模型必须解释为何拒绝申请，以符合公平法律。开发 XAI 系统的开发者还需要验证解释的准确性，确保它们反映了模型的真实行为，而不是产生误导性理由。这种转变强调了技术和非技术利益相关者之间的协作，以确保信任和可用性。