AI 模型中可解释性和准确性之间的权衡之所以存在，是因为实现高准确性的复杂模型通常会牺牲透明度，而更简单、可解释的模型可能表现不佳。例如，深度神经网络擅长图像识别或自然语言处理等任务，通过从数据中学习复杂的模式，但其内部决策过程是不透明的。相比之下，线性回归或决策树提供清晰的规则或系数来解释预测，但在处理非线性关系或高维数据方面表现不佳。这就造成了一种紧张关系：选择优先考虑一种特性的模型通常意味着在另一种特性上做出妥协。
这种权衡的根源在于模型如何处理信息。像梯度提升树或深度学习架构这样的复杂模型使用抽象层来捕获数据中的细微交互，这提高了预测能力，但很难追踪特定输入如何影响输出。例如，神经网络可能以高精度检测医学图像中的肿瘤，但未能阐明哪些特征（例如，边缘、纹理）导致了诊断。更简单的模型通过设计避免了这种情况——逻辑回归模型的系数直接显示了每个特征如何影响结果。然而，这种简单性限制了它们处理变量之间关系不是线性或加性的任务的能力，例如识别语音模式或预测大型数据集中的客户流失。
实际决策取决于用例。在医疗保健或金融等受监管的行业中，可解释性对于合规性和用户信任至关重要，即使这意味着接受略微降低的准确性。例如，银行可能会使用基于规则的系统来批准贷款，因为监管机构要求明确的标准，即使神经网络可以做出稍微更好的预测。相反，像推荐系统或自动驾驶这样的应用程序优先考虑准确性，因为性能的微小改进具有重大的实际影响，并且用户不太关心理解底层逻辑。混合方法，例如使用可解释的模型来近似复杂模型（例如，用于事后解释的 LIME 或 SHAP），可以缓解这种权衡，但会增加计算开销并且并非万无一失。开发人员必须根据其项目的特定道德、法律和技术约束来权衡这些因素。