可解释性 AI (XAI) 通过提供工具和技术来支持模型透明度，使 AI 系统的决策过程对开发者和用户而言变得易于理解。与对输入如何转化为输出几乎不提供见解的“黑箱”模型不同，XAI 方法揭示了驱动预测或决策的逻辑、特征和数据关系。这种清晰度帮助开发者验证模型是否按预期运行、识别偏差并排除故障，所有这些对于构建可信赖的系统都至关重要。
XAI 增强透明度的一种实用方法是通过特征重要性分析。例如，SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等工具量化了每个输入特征对模型输出的贡献程度。如果贷款审批模型拒绝了某个申请，SHAP 可以显示申请人的收入水平产生了最大的负面影响，而其信用评分则产生了正面影响。这让开发者可以验证模型是否与领域知识一致，或者是否依赖于不相关或带有偏见的特征，例如邮政编码。类似地，决策树或基于规则的模型提供了明确的逻辑路径（例如，“IF income < $50k THEN deny”），使其行为本身可解释。
XAI 还通过提供针对技术受众的可视化或交互式解释来支持透明度。例如，卷积神经网络中的显著性图突出显示了影响分类的图像区域，帮助开发者发现诸如过度拟合背景噪声等问题。像 TensorFlow 的 What-If Tool 这样的库允许开发者通过调整输入并实时观察输出变化来探查模型。这些工具不仅有助于调试，还简化了遵守 GDPR 等法规的要求，这些法规要求对自动化决策进行解释。通过使模型的机制可检查，XAI 确保开发者能够自信地部署他们完全理解和控制其行为的系统。