模型透明度指的是机器学习模型的内部逻辑、决策过程和数据使用对于开发者和用户而言的可理解程度。它侧重于使模型的架构、参数和行为可解释，从而让利益相关者能够追溯输入是如何转换为输出的。另一方面，可解释人工智能（XAI）涵盖了旨在为 AI 决策提供人类可理解解释的方法和技术，即使底层模型本身复杂或不透明。模型透明度是 XAI 的一个子集：透明度强调模型设计的固有清晰度，而 XAI 包含了一些工具，用于为那些默认缺乏透明度的模型（例如深度神经网络）生成解释。
例如，线性回归模型是透明的，因为其预测基于直接关联输入特征与输出的系数。开发者可以检查这些系数，以了解每个特征如何影响结果。相比之下，用于图像分类的深度学习模型可能有数百万个参数和非线性交互，难以直接解释。在这种情况下，需要使用 XAI 技术（例如 SHAP（SHapley Additive exPlanations）或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations））来近似特定输入特征（例如图像中的像素）如何影响预测。在第一种情况下，透明度是模型结构固有的，而在第二种情况下，XAI 提供事后解释。
透明度与 XAI 之间的关系是实践性的。当可解释性至关重要时，例如在医疗或金融领域，监管机构或用户要求清晰的推理，透明模型是首选。然而，复杂模型的准确性通常优于透明模型，这带来了一个权衡。XAI 通过让开发者能够使用高性能模型，同时仍满足问责要求，弥合了这一差距。例如，一家银行使用梯度提升树模型进行贷款审批，即使模型的集成结构不完全透明，也可能使用特征重要性分数（XAI 的一种形式）来解释为何拒绝申请。
在实践中，实现透明度或应用 XAI 取决于用例。决策树或逻辑回归等透明模型更容易进行审计和调试，因为开发者可以将错误追溯到特定的规则或权重。然而，当使用神经网络等黑箱模型时，XAI 技术变得至关重要。视觉模型中的注意力图或自然语言处理中的显著性图等工具帮助开发者识别偏差、验证行为，并向非技术利益相关者传达结果。例如，一个使用 XAI 的医疗 AI 系统可能会突出显示 X 光图像中对诊断贡献最大的区域，从而为医生提供可行的见解。透明度和 XAI 都旨在建立信任，但它们解决了可解释性挑战的不同层面——透明度通过设计实现，而 XAI 通过补充解释方法实现。