可解释人工智能 (XAI) 通过提供模型决策过程的透明度来增强模型验证，使开发者能够验证逻辑、识别缺陷并确保与领域知识对齐。传统的验证方法，如准确率指标或混淆矩阵，对模型为何以某种方式运行提供的见解有限。XAI 工具，如特征重要性得分、决策规则可视化或注意力图，揭示了神经网络或集成模型等复杂模型的内部逻辑。这使得开发者能够检查模型是否依赖于合理的模式或虚假的相关性，从而确保其行为符合现实世界的预期。
例如，考虑一个使用收入和邮政编码作为特征的信用评分模型。一个高性能的黑箱模型可能达到良好的准确率，但却可能不公平地惩罚来自某些社区的申请人。使用 SHAP（SHapley 可加解释）等 XAI 技术，开发者可能会发现邮政编码对预测有超乎寻常的影响，即使在控制了收入之后。这种见解促使他们重新评估特征选择或进行再训练以减轻偏见。类似地，在图像分类中，显著图可以显示模型在医学扫描中检测肿瘤时是聚焦于临床相关区域还是扫描仪标签等伪影。没有 XAI，这些缺陷可能在部署前未被注意到，从而导致代价高昂的失败。
最后，XAI 简化了开发者和领域专家在验证过程中的协作。例如，一个医疗团队验证诊断模型时，可以使用反事实解释（例如，“如果这个实验室值更高，预测结果就会改变”）来评估临床合理性。来自 LIME（局部可解释模型无关解释）等工具的基于规则的解释也有助于验证边缘情况是否与专家指南一致。通过使模型逻辑可审计，XAI 将验证从纯粹的统计练习转变为一个将数据驱动的结果与人类专业知识相结合的过程，从而降低了部署在测试数据上表现良好但在实践中因误解因果关系或上下文差距而失败的模型的风险。