可解释性 AI (XAI) 通过使其决策过程透明化和可解释，从而提高对机器学习模型的信任。当开发者和用户可以理解模型如何得出其预测时，他们更可能信任其输出，即使在高风险情况下也是如此。例如，在医疗保健领域，一个解释为什么它诊断患者患有特定疾病的模型，允许医生验证该推理是否与医学知识相符。 这种透明度降低了“黑盒”的感知，并确保模型不会基于隐藏的偏差或无关的因素做出决策。
XAI 技术提供了对模型行为的具体见解。诸如特征重要性评分、局部可解释模型无关解释 (LIME) 或 SHAP (Shapley Additive Explanations) 等方法可帮助开发人员识别哪些输入对预测影响最大。 例如，如果贷款审批模型不成比例地权衡用户的邮政编码而不是他们的收入，开发人员可以发现潜在的偏差并使用更公平的标准重新训练模型。 同样，诸如决策树或基于规则的系统等工具为预测提供逐步的逻辑，从而更容易根据领域专业知识来审计和验证模型。 这些细节使团队能够有效地调试模型并确保与实际需求保持一致。
当利益相关者（开发人员、监管机构和最终用户）对模型的局限性和优势有共同的理解时，信任也会增长。 例如，一个解释说“您的申请因高负债收入比和过去一年中的三次延迟付款而被拒绝”的信用评分系统，为用户提供了可操作的反馈，同时展示了模型对预定义规则的遵守情况。 这种清晰度提高了问责制和对 GDPR 等法规的遵守，这些法规要求对自动化决策进行解释。 通过优先考虑可解释性，XAI 弥合了技术复杂性和实际可用性之间的差距，确保模型既可靠又符合道德规范。