AI 中的可解释性权衡是指在创建准确和易于理解的模型之间取得平衡。 在构建 AI 系统时，开发人员经常面临这样的决策：提高可解释性可能会降低性能、增加复杂性或限制功能。 例如，像线性回归或决策树这样的简单模型更容易解释，但可能缺乏像深度神经网络这样复杂模型的预测能力。 相反，像深度学习系统这样高度准确的模型通常作为“黑盒”运行，使得很难追踪输入如何导致输出。 这种紧张关系迫使开发人员根据用例来优先考虑透明度或性能。
一个关键的权衡涉及模型复杂性与可解释性。 诸如集成方法或深度神经网络之类的复杂模型通常会取得最先进的结果，但很难解释。 例如，使用深度学习架构的医疗诊断模型可能优于更简单的逻辑回归模型，但没有为其预测提供明确的理由。 这种缺乏透明度在医疗保健或金融等受监管行业中可能会出现问题，因为利益相关者需要验证决策。 开发人员必须决定准确性的提高是否证明了可解释性的损失，尤其是在涉及人身安全或法律合规时。 诸如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 之类的工具可以帮助弥合这一差距，但会增加计算开销，并且可能无法完全复制模型的推理。
另一个权衡是在开发资源和可解释性要求之间。 构建固有可解释的模型通常需要更多的时间和领域专业知识。 例如，创建用于贷款审批的基于规则的系统需要精心设计决策边界并与领域专家进行验证，而训练梯度提升树可能会以透明度为代价来自动化此过程。 此外，事后解释方法（例如生成特征重要性分数）需要在开发管道中执行额外的步骤，并可能在实时系统中引入延迟。 在诸如自动驾驶汽车或欺诈检测等速度和信任都至关重要的应用中，开发人员必须权衡实施可解释性技术的成本及其对系统性能和用户信任的影响。 最终，选择取决于上下文：高风险应用可能会优先考虑可解释性，而其他应用可能会偏爱原始性能。