可解释人工智能 (XAI) 研究面临三个主要挑战：平衡模型复杂性与可解释性、满足不同用户对解释的需求，以及建立标准化的评估指标。这些挑战源于创建高精度 AI 系统与使其决策对开发者和终端用户可理解之间的矛盾。
首先，像深度神经网络这样的复杂模型本身就难以解释。例如，一个用于医疗诊断的模型可能达到很高的准确性，但却无法为其预测提供清晰的推理过程。特征归因（如 SHAP 或 LIME）等技术试图突出重要的输入因素，但它们通常产生近似或不稳定的解释。开发者必须在简化模型（牺牲性能）或依赖事后解释（可能无法完全捕获模型的逻辑）之间做出选择。在医疗或金融等受监管的行业中，这种权衡变得尤为关键，因为这些行业对透明度有法律要求。
其次，解释必须迎合不同的受众。调试模型的开发者需要技术细节（如梯度计算），而终端用户可能需要一个通俗易懂的摘要（如“因信用评分低而拒绝贷款”）。设计适应性强的解释系统具有挑战性。例如，自动驾驶汽车的 AI 可能需要向乘客解释突然停车的原因（“检测到行人”），并向工程师提供传感器级别的数据。当前的 XAI 工具通常缺乏这种灵活性，迫使团队为每个用例构建定制解决方案。此外，特定领域的术语或文化差异也可能进一步使解释变得复杂。
第三，对于如何客观地评估解释，目前还没有达成共识。“忠实度”（衡量解释在多大程度上反映了模型的实际推理过程）等指标在没有真实数据的情况下很难衡量。人类研究耗时且主观——例如，两位临床医生可能对于癌症预测的解释是否足够存在分歧。一些研究人员提出了自动化基准测试，但这通常会过度简化现实世界的场景。没有标准化的评估，比较 XAI 方法变得不可靠，从而减缓了进展。在安全关键型应用中，这个问题更加严重，因为未经充分验证的解释可能导致有害的决策。应对这些挑战需要 AI 各学科之间的合作，以开发既技术稳健又以用户为中心的解决方案。