实现可解释AI（XAI）需要结合技术策略和以用户为中心的设计，以确保模型透明且其决策可理解。首先，在设计阶段优先考虑模型可解释性。在可能的情况下，选择本身就提供清晰性的算法，例如决策树、线性回归或基于规则的系统。对于神经网络等复杂模型，集成特征重要性评分、注意力机制或代理模型（如 LIME 或 SHAP）等技术来近似决策逻辑。例如，在信用评分系统中，使用 SHAP 值可以突出哪些因素（例如收入或债务比率）对贷款被拒绝的影响最大，从而使结果更容易验证。
接下来，在整个开发生命周期中侧重于文档和透明度。详细记录数据来源、预处理步骤、模型架构和训练参数。模型卡或数据表等工具可以标准化此过程，确保利益相关者了解局限性和偏差。例如，一个医疗诊断模型应该记录训练数据中患者人口统计信息的代表性，以避免预测偏差。此外，实施日志记录机制来跟踪生产环境中的模型行为，例如记录输入数据和相应的预测。此审计跟踪有助于诊断错误，并支持遵守 GDPR 等要求对自动化决策进行解释的法规。
最后，根据受众定制解释并验证其有用性。开发人员可能需要详细的技术细节（例如特征权重），而最终用户则受益于通俗易懂的摘要或可视化（例如图像分类中的热力图）。进行可用性测试，确保解释能解决现实世界中的问题。例如，欺诈检测系统可以提供一个仪表板，显示被标记为可疑的交易模式，允许调查人员深入查看触发的具体规则。持续监控模型性能和解释准确性，尤其是在更新或数据漂移之后，以保持信任。通过结合这些实践——周到的模型选择、严谨的文档记录和以用户为中心的验证——开发人员可以构建既有效又负责任的 AI 系统。