可解释人工智能（XAI）通过使模型决策透明化，帮助开发者识别和解决偏见，从而提高了机器学习的公平性。传统的“黑盒”模型往往模糊了输入如何产生输出的过程，难以发现不公平的模式。XAI 技术，例如特征重要性分析或决策规则提取，可以揭示模型优先考虑哪些因素。例如，如果一个贷款审批模型过度使用邮政编码（可能与种族相关）来拒绝申请，像 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 这样的 XAI 工具可以揭示这种依赖关系。这种透明性使得团队能够审计模型是否存在意外关联，并调整输入、训练数据或模型逻辑来减少偏见。
除了识别问题，XAI 还通过支持迭代测试和验证来支持公平性。开发者可以利用解释来验证模型的推理是否符合道德准则。例如，在招聘工具中，如果一个 XAI 方法显示候选人的性别即使在训练数据中被排除，仍然影响预测结果，这可能揭示了间接偏见（例如，通过与工作头衔或职业空白等相关特征）。团队随后可以通过重新平衡训练数据、应用公平性约束（例如，人口统计学均等）或使用对抗性去偏见技术来优化模型。像 IBM 的 AI Fairness 360 这样的工具将 XAI 与公平性指标相结合，使开发者能够量化差距并在迭代过程中跟踪改进。
最后，XAI 增强了问责制和信任，这对于部署公平的系统至关重要。通过记录模型如何做出决策，开发者可以向利益相关者和用户沟通限制。例如，一个预测患者风险的医疗保健模型可以使用 XAI 来解释为什么年龄或社会经济因素会影响结果，从而促使团队删除或情境化这些变量。欧盟的《人工智能法案》等监管框架要求高风险应用具备透明度，而 XAI 提供了一种实用的遵守方法。虽然 XAI 不会自动消除偏见，但它为开发者提供了诊断、修正和解释模型行为的工具，将公平性从一个抽象目标转变为可衡量的工程任务。