可解释性人工智能（XAI）的关键目标是使 AI 系统对开发人员和用户来说是透明、可信和可操作的。首先，XAI 旨在提供模型如何做出决策的清晰度。这意味着公开模型用于得出输出的逻辑、数据特征或模式。例如，在贷款审批系统中，XAI 可以揭示拒绝是基于低信用评分或高债务收入比。像特征重要性评分、决策树或神经网络中的注意力机制这样的技术有助于可视化这些关系。透明度对于开发人员调试模型、确保与业务规则对齐以及验证系统是否按预期运行至关重要。
其次，XAI 旨在通过使用户能够验证和质疑 AI 输出，从而建立信任。在高风险领域（如医疗保健或刑事司法）中，利益相关者需要了解模型为什么推荐特定治疗方法或预测累犯。例如，一种医疗诊断工具，突出显示影响其预测的症状或测试结果，允许医生评估其可靠性。信任也与公平性相关：如果招聘模型不成比例地拒绝来自某些人口统计的候选人，则像 SHAP（SHapley Additive exPlanations）或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）这样的 XAI 技术可以揭示特征使用中的偏差。这有助于团队解决道德问题并遵守像 GDPR 这样的法规，该法规规定了自动决策的“解释权”。
最后，XAI 支持对 AI 系统的实际改进。通过使模型可解释，开发人员可以识别弱点、改进训练数据或调整架构。例如，如果计算机视觉模型由于过度依赖背景特征（例如，道路而不是车辆形状）而错误分类卡车图像，则可解释性工具可以揭示此缺陷。同样，在协作工作流程中，解释有助于领域专家提供反馈（例如，放射科医生纠正标记错误的 X 射线），从而随着时间的推移提高模型准确性。XAI 还有助于满足审计要求，因为组织必须记录决策过程以符合合规性。总的来说，重点是创建不仅准确而且可理解且适应现实世界需求的系统。