可解释性 AI (XAI) 通过使机器学习系统的决策过程透明且可解释，来改善用户与机器学习系统的交互。当用户理解模型为何产生特定输出时，他们可以信任其结果、排除错误并调整其工作流程以有效地利用该系统。例如，在贷款审批系统中，XAI 技术可能会揭示拒绝是由于信用评分低或债务收入比高造成的。这种清晰度有助于用户（无论是最终用户还是开发人员）掌握决策背后的逻辑，从而减少怀疑并鼓励采用。
XAI 还使开发人员能够更有效地调试和改进模型。通过使用特征重要性分数、决策树或注意力图等工具，开发人员可以查明神经网络中的哪些输入或层驱动特定预测。例如，如果图像分类器错误地将狗标记为猫，则注意力图可能会显示该模型专注于背景而不是动物。这种洞察力使开发人员能够调整训练数据或模型架构。同样，在自然语言处理中，像 LIME（局部可解释模型无关解释）这样的技术可以突出影响情感分析结果的关键词，从而帮助开发人员识别偏差或数据差距。
最后，XAI 通过创建通用语言来促进开发人员和领域专家之间的协作。例如，在医疗保健领域，预测患者风险的模型可能会使用 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 值来显示年龄、血压和胆固醇等因素如何影响预测。医生可以根据他们的专业知识验证这些解释，确保模型与医学知识相符。这种反馈循环提高了模型的准确性和相关性，同时使使用者能够自信地将 AI 工具集成到他们的工作流程中。通过弥合技术复杂性和实际可用性之间的差距，XAI 将黑盒系统转变为可操作的工具。