可解释人工智能 (XAI) 的伦理意义集中在 AI 系统的透明度、可追责性和公平性上。XAI 旨在使 AI 的决策过程对人类而言可理解，这对于识别偏见、确保遵守法规以及建立信任至关重要。当 AI 系统以“黑盒”形式运行时，用户和利益相关者无法审视其决策，这会导致意外歧视或依赖有缺陷的逻辑等风险。例如，一个在没有清晰理由的情况下拒绝贷款申请的贷款审批模型，如果其逻辑不被揭露和纠正，就可能导致系统性偏见长期存在。
一个关键的伦理问题是当 AI 造成损害时确保可追责性。如果一个医疗诊断系统出错，开发者和组织需要追溯决策是如何做出的，以便分配责任和修复问题。没有解释，就无法确定故障是源于有偏见的数据、有缺陷的算法，还是不正确的假设。例如，一个在 X 光片中错误分类肿瘤的图像识别模型，必须允许医生查看是哪些特征（例如，像素模式）导致了错误。像 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 这样的工具通过分解复杂的模型输出提供了帮助，但必须严格使用它们，以避免过度简化解释而遗漏关键缺陷。
另一个伦理挑战是在透明度和实用性之间取得平衡。过于复杂的解释可能会让用户不知所措，而过度简化的解释则可能隐藏重要的细微之处。例如，信用评分模型可能会声称收入水平是决策的主要因素，但却忽略了它也间接考虑了邮政编码——这可能是种族或社会经济地位的代理。开发者必须设计 XAI 工具，在不牺牲准确性或助长操纵的前提下，提供有意义的洞察。这需要与领域专家（例如，伦理学家、法律团队）合作，以确保解释符合技术和社会标准。最终，XAI 不仅仅是一项技术特性，更是一份责任，确保 AI 系统符合人类价值观和权利。