AI 中的白盒模型是一种机器学习模型，其内部逻辑和决策过程对开发人员完全透明且可理解。 与“黑盒”模型不同，后者的预测背后的推理是模糊的，而白盒模型旨在提供清晰的洞察力，了解输入如何转换为输出。 这种透明度是通过诸如决策树、线性回归系数或基于规则的系统等结构实现的，其中可以检查模型逻辑中的每个步骤。 例如，决策树明确显示了输入特征（如年龄或收入）如何在节点上拆分以得出结论，而线性回归模型揭示了在最终预测中分配给每个特征的权重。 这种清晰度使白盒模型在理解预测背后的“原因”与预测本身同等重要的场景中特别有用。
白盒模型的主要优点在于其可解释性，这简化了调试、验证和合规性。 开发人员可以通过检查特定规则或系数来跟踪错误，例如识别决策树的特征拆分阈值是否与领域知识不一致。 在医疗保健或金融等受监管的行业中，这种透明度有助于满足法律要求。 例如，欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 规定，影响用户的自动化决策必须是可解释的。 像逻辑回归这样的白盒模型可以准确地显示贷款申请的信用评分和债务收入比如何导致被拒绝，从而使合规团队能够审计逻辑。 此外，医生或业务分析师等利益相关者可以根据他们的专业知识验证模型的行为，从而培养信任和协作。
然而，白盒模型通常以复杂性换取可解释性。 虽然它们在简单性和透明度是优先事项的场景中表现出色，但它们可能难以处理高度非线性或高维数据。 例如，线性回归模型可能无法捕获图像识别任务中的复杂模式，而深度神经网络（一种黑盒方法）表现更好。 尽管存在这种限制，但在医疗保健诊断等领域，白盒模型仍然是不可或缺的，因为医生需要验证模型的建议是否符合医疗指南，或者在制造业中，工程师必须了解模型如何检测设备故障。 通过平衡可解释性和性能，白盒模型在问责制和清晰度不可协商的应用中充当关键工具。