可解释性 AI (XAI) 通过使其决策过程透明化和可解释来提高 AI 系统的可信度。 当开发人员和用户可以理解 AI 模型如何得出结论时，他们更有可能信任其输出。 例如，在医疗诊断系统中，XAI 技术（如特征重要性评分或决策树）可以显示哪些症状或测试结果影响了预测。 这种清晰度有助于医生验证 AI 的推理是否与医学知识相符，从而减少对不透明的“黑盒”模型的依赖。 如果没有这些解释，利益相关者可能会犹豫是否采用 AI 工具，尤其是在医疗保健或金融等高风险场景中。
XAI 还可以通过使开发人员能够识别和纠正模型中的错误或偏差来促进问责制。 例如，如果贷款审批模型使用诸如邮政编码之类的无关因素来拒绝申请，则诸如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 之类的技术可以发现此缺陷。 然后，开发人员可以调整训练数据或特征以确保公平性。 同样，在图像识别系统中，显着性图可以突出显示模型是关注图像的有意义部分（例如，X 射线中的肿瘤）还是无关的噪声。 这种程度的审查确保 AI 符合伦理和功能要求，从而更容易进行审计和验证。
最后，XAI 通过提供对 AI 行为的可操作的见解来增强用户信任。 例如，一个推荐系统解释说：“我们推荐此产品是因为您查看过类似商品”，这让用户可以控制他们的体验。 在自动驾驶汽车中，“由于检测到行人而制动”之类的实时解释有助于乘客理解安全关键决策。 开发人员还可以使用 XAI 在测试期间调试模型——例如识别视觉模型在光线不足的情况下错误分类对象的边缘情况。 通过弥合复杂算法与人类理解之间的差距，XAI 确保 AI 系统不仅准确，而且是决策中可靠的合作伙伴。