可解释性 AI (XAI) 面临着几个关键的局限性，开发人员在实施透明系统时应考虑这些局限性。虽然 XAI 旨在使 AI 决策易于理解，但其有效性受到准确性和可解释性之间的权衡、解释的主观性质以及生成可靠见解的技术挑战的限制。 这些限制影响了实际部署，尤其是在医疗保健或金融等高风险领域。
首先，像深度神经网络这样的复杂模型通常会牺牲可解释性来换取性能。 例如，一个预测患者诊断的模型可能实现高准确率，但依赖于数千个难以转化为人类可解释规则的非线性交互。 像决策树这样的简单模型更容易解释，但在复杂任务上的表现可能不佳。 像 LIME 或 SHAP 这样的技术可以近似解释黑盒模型，但这些是事后解释，可能无法完全捕捉模型的真实推理。 这就造成了一种紧张关系：利益相关者可能既要求高准确率，又要求清晰的解释，但使用当前的方法很少能同时实现这两者。
其次，解释是依赖于上下文且主观的。 对数据科学家有意义的特征重要性得分（例如，“年龄对预测的贡献率为 30%”）可能会使需要贷款拒绝的可操作原因的最终用户感到困惑。 对于什么是“好的”解释，没有通用的标准，并且为不同的受众定制输出会增加开发复杂性。 例如，医疗 AI 系统可能需要为医生（侧重于临床指标）和患者（简化的因果关系陈述）提供单独的解释，从而需要额外的验证以确保各个版本之间的一致性。
最后，技术障碍阻碍了稳健的 XAI 实施。 为大型模型生成实时解释会带来计算开销，从而降低生产系统的速度。 评估解释质量也具有挑战性 - 与模型准确性不同，没有公认的指标来衡量解释是否“正确”。 例如，如果模型实际上依赖于该图未强调的背景噪声，则突出显示模型用于分类的图像区域的显着性图可能会误导开发人员。 此外，解释可能会产生虚假的信心； 用户可能会过度信任模型，因为它提供了听起来合理的理由，即使这些理由不完整或具有误导性。 解决这些问题需要仔细的设计、持续的验证以及关于 XAI 工具局限性的清晰沟通。