可解释性AI（XAI）系统在高度复杂的领域中面临重大挑战，因为平衡模型准确性和可解释性本身就非常困难。在医疗、金融或自动驾驶系统等领域，AI模型通常依赖于深度神经网络或集成方法来实现高性能，但其运作方式如同“黑箱”。例如，一个医疗诊断模型可能会处理来自患者数据的数千个特征，这使得追踪特定输入如何影响预测变得困难。简化模型以提高可解释性可能会降低其准确性，从而造成难以解决的权衡。开发者必须在选择本身具有可解释性但可能性能不足的模型（如决策树）和需要后验解释工具但可能不可靠的复杂模型之间做出选择。
另一个挑战是数据和决策过程的领域特定复杂性。在气候建模或基因组学等领域，变量之间的相互作用是非线性和多层面的，这使得解释过于简单或具有误导性。例如，一个气候预测模型可能会考虑数百个大气变量，但脱离上下文解释单个因素（如二氧化碳水平）的贡献会忽略协同效应。同样，在自动驾驶汽车中，实时决策涉及动态环境，解释必须考虑到快速变化的传感器数据、路况和行人行为。在这种情况下生成可操作的见解需要既细致又具有上下文意识的解释，而当前的XAI方法很难始终提供这一点。
最后，以用户为中心的挑战源于不同利益相关者的不同需求。调试模型的开发者、审计合规性的监管者以及信任推荐的终端用户，每个人都需要不同类型的解释。例如，贷款审批系统必须使用符合法律的逻辑向监管机构证明决策的合理性，而使用AI诊断工具的医生需要临床相关的推理。构建能够根据这些受众调整解释而又不至于过度简化或暴露专有算法的XAI系统是困难的。此外，在复杂领域验证解释通常需要领域专家，这会增加时间和成本。由于缺乏标准化的评估指标，开发者对其解释是否准确或有用缺乏确定性，从而限制了信任和采用。