可解释性 AI (XAI) 通过提供模型如何做出决策的可见性来增强机器学习模型调试，使开发人员能够识别错误、偏差或意外行为。传统的“黑盒”模型通常会掩盖其输出背后的原因，使得诊断不正确的预测或过度拟合等问题变得困难。XAI 工具（例如特征重要性评分、SHAP 值或 LIME 等局部解释方法）揭示了模型所依赖的哪些输入或模式。例如，如果图像分类器将狗错误地标记为猫，则来自 XAI 的显着性图可能会显示模型侧重于背景像素（例如，草）而不是动物本身。这种清晰度有助于开发人员查明特征工程、数据质量或模型架构中的缺陷。
XAI 的一个主要好处是它能够为单个预测生成局部解释。LIME 等工具在特定数据点周围创建简化的、可解释的模型（例如，线性近似），以突出显示有影响力的特征。假设贷款审批模型拒绝了高收入的申请人。使用 LIME，开发人员可能会发现拒绝是由于意外的特征（例如“地址邮政编码”）而不是收入或信用记录造成的。这可能表明存在隐藏的偏见或数据泄露，例如模型将邮政编码与人口因素相关联。通过测试这些见解，开发人员可以调整训练数据、删除有偏差的特征或重新训练模型以优先考虑相关因素。局部解释还有助于捕获边缘情况，例如模型依赖于虚假相关性（例如，基于图像元数据而不是医疗特征对肿瘤进行分类）。
XAI 还通过分析整体模型行为来支持全局级别的调试。诸如置换特征重要性或部分依赖图之类的技术显示了哪些特征驱动整个数据集的预测。例如，如果欺诈检测模型严重加权很少发生的交易字段，这可能表明过度拟合。然后，开发人员可以简化模型或收集更平衡的数据。此外，比较模型更新前后的 XAI 输出有助于验证修复。如果重新训练文本分类器会减少其对不相关关键字的依赖（例如，垃圾邮件检测中的“http”链接），则 SHAP 值可以确认改进。全局解释还揭示了系统性问题，例如信用评分模型由于有偏差的训练数据而使用“教育程度”作为种族的代理。通过明确这些模式，XAI 指导对算法、数据管道或评估指标进行有针对性的调整。