使用可解释人工智能（XAI）技术进行模型调试，是通过使其决策过程透明化来识别和修复机器学习模型中的错误。传统的调试侧重于代码层面的问题，而模型调试则处理由模型解释数据方式引起的偏差预测、过拟合或意外行为等问题。XAI 工具帮助开发者理解模型依赖于哪些特征或模式，从而能够诊断出如特征重要性不正确或隐藏偏差等问题。例如，一个图像分类器可能会错误地将狗的品种与背景元素（如草地）而不是动物本身关联起来。像 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）或 SHAP（SHapley Additive exPlanations）这样的技术可以突出显示这些有缺陷的依赖关系，使开发者能够调整训练数据或模型架构。
XAI 技术通过为模型输出生成人类可解释的解释来工作。例如，SHAP 值量化了每个输入特征对预测的贡献，帮助开发者发现异常。如果一个贷款审批模型不公平地拒绝来自特定邮政编码的申请人，SHAP 可以揭示该模型过度依赖地理数据，从而需要使用更公平的特征进行再训练。类似地，卷积神经网络中的激活图可以可视化哪些图像区域影响了分类，暴露了对不相关像素的过度依赖。像 Captum（用于 PyTorch）或 TensorFlow 的 What-If Tool 这样的工具使开发者能够交互式地探查模型、测试边缘情况，并比较不同子群体的预测。例如，开发者可以使用这些工具发现某个医学诊断模型忽略了关键的实验值，反而专注于不太相关的患者人口统计信息。
虽然 XAI 很有价值，但有效的模型调试需要将其与严格的数据验证和测试相结合。XAI 解释可以指导修复措施——例如移除有偏见的特征或增强代表性不足的数据——但它们不能自动解决问题。例如，如果一个情感分析模型错误地将讽刺分类，LIME 可能会显示否定词（例如“not”）被忽略了。开发者随后可以使用更多讽刺示例重新训练模型，或添加注意力机制以关注上下文。然而，XAI 也有局限性：解释可能是近似的，并且复杂模型可能难以完全透明。开发者应在工作流程早期集成 XAI，使用 SHAP 或 ELI5 等框架以及传统指标。将 XAI 与消融研究（例如，测试移除某个特征如何影响准确性）相结合，可以确保系统地解决可解释性和性能问题。