实现人工智能的可解释性具有挑战性，这源于现代机器学习模型固有的复杂性、准确性和透明度之间的权衡，以及不同利益相关者的不同需求。许多高性能模型，如深度神经网络，作为“黑箱”运行，其决策基于数百万个参数的复杂模式。例如，一个分类图像的视觉模型可能会检测边缘、纹理和形状的组合，这些组合不容易映射到人类可解释的概念。像决策树或线性回归这样的简单模型更容易解释，但通常缺乏复杂架构的预测能力，迫使开发者在性能和清晰度之间做出选择。
解释方法的技术限制也带来了挑战。像 LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（Shapley 加性解释）这样的工具通过近似模拟模型的行为来提供解释，但它们本身也存在局限性。LIME 通过扰动输入数据并观察预测变化来生成局部解释，但这些解释可能无法反映模型的全局逻辑。SHAP 提供特征重要性分数，但对于大型模型或数据集来说计算成本很高。例如，使用 SHAP 解释基于 Transformer 模型的一个预测可能需要数小时的处理时间。此外，自然语言处理模型中的注意力权重等方法经常被误解为直接的解释，即使它们并不总是与决策逻辑相关联。
利益相关者的多样性和监管要求进一步使可解释性复杂化。数据科学家可能需要关于特征交互的详细信息，而终端用户可能只需要一个通俗易懂的摘要（例如，“您的贷款因收入过低而被拒绝”）。欧盟的 GDPR 等法规强制要求提供关于自动化决策的“有意义的信息”，但将技术解释转化为可操作的见解并非易事。例如，一个预测患者风险的医疗模型可能输出一个概率分数，但临床医生需要因果因素（例如，“高血压对此预测贡献了 40%”）。在不过度简化或使用户不知所措的情况下取得这种平衡仍然是一个关键障碍，特别是当训练数据中的偏差可能导致误导性解释时。