可解释性人工智能 (XAI) 是指使人工智能系统的决策或预测对人类来说易于理解的方法和技术。 与传统的“黑盒”模型不同，后者产生结果而没有明确的推理，XAI 旨在通过揭示输入是如何处理的、哪些特征影响结果以及为什么得出特定结论来提供透明度。 这对于需要验证、调试和信任 AI 系统的开发人员和技术专业人员至关重要，尤其是在医疗保健、金融或自主系统等高风险领域。 XAI 不是一个单独的工具，而是一组方法——例如特征重要性评分、决策规则或可视化技术——有助于弥合复杂模型行为与人类可解释的解释之间的差距。
XAI 在实践中的一个常见例子是使用 SHAP（SHapley Additive exPlanations）值或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）。 SHAP 量化每个输入特征对模型预测的贡献，使开发人员能够看到哪些因素（例如，年龄、收入）对贷款审批决策影响最大。 另一方面，LIME 使用更简单、局部的模型（如线性回归）来近似复杂模型，以解释单个预测。 另一种方法是使用固有的可解释模型，例如决策树或逻辑回归，其中预测背后的逻辑可以直接通过分支规则或系数来追踪。 例如，一个对垃圾邮件进行分类的决策树可能会显示明确的阈值（例如，“如果‘折扣’出现 >3 次，则标记为垃圾邮件”）。 这些工具和模型帮助开发人员审计系统是否存在偏差，确保符合法规，或向非技术利益相关者沟通结果。
然而，实施 XAI 涉及权衡。 像深度神经网络这样高度准确的模型通常可解释性较差，而更简单的模型可能会牺牲性能。 开发人员必须根据用例来平衡这些因素。 例如，医疗诊断系统可能会优先考虑可解释性以证明治疗建议的合理性，即使这意味着使用稍微不太准确的模型。 像 TensorFlow 的 What-If Tool 或 Captum for PyTorch 这样的库为将 XAI 集成到工作流程中提供了实用的方法。 像欧盟的 GDPR 这样的法规，其中规定了“解释权”，进一步推动了对 XAI 的需求。 通过优先考虑透明度，开发人员可以构建不仅有效而且负责任和值得信赖的系统。