随着人工智能系统被部署在医疗保健、金融和自主系统等高风险领域，可解释人工智能 (XAI) 将变得越来越重要。 随着模型的日益复杂，开发人员和监管机构都需要透明度，以确保信任、合规性和问责制。 例如，在医疗保健领域，诊断疾病的神经网络必须提供清晰的推理来证明其结论的合理性，以便医生可以验证其准确性。 同样，金融机构使用人工智能进行信用评分必须解释其决策，以符合欧盟 GDPR 等法规。 SHAP（Shapley 加法解释）和 LIME（局部可解释的与模型无关的解释）等 XAI 工具已被用于生成这些解释，但更广泛的采用将取决于将这些方法无缝集成到开发工作流程中。
XAI 未来面临的一个挑战是平衡模型性能和可解释性。 像深度神经网络这样的高精度模型通常会牺牲可解释性，而像决策树这样的更简单模型更容易解释，但可能缺乏预测能力。 开发人员将需要弥合这一差距的工具——例如，使用 Transformer 中的注意力机制等技术来突出输入（例如，文本中的特定单词）的哪些部分影响了模型的输出。 另一个障碍是标准化可解释性的评估指标。 目前，对于如何衡量一个解释是否“足够好”还没有达成共识，这使得不同方法之间的比较变得复杂。 像 IBM 的 AI Explainability 360 这样的框架旨在通过提供可重用的代码和基准来解决这个问题，但更广泛的行业合作将是必要的。
展望未来，XAI 可能会与监管要求和用户期望同步发展。 各国政府已经在起草指导方针，例如欧盟的《人工智能法案》，该法案强制要求高风险人工智能系统的透明度。 这将促使开发人员在模型设计期间优先考虑 XAI，而不是将其视为事后才考虑的事情。 此外，本质上可解释模型的进步（如基于规则的系统或稀疏神经网络）可能会减少对事后解释工具的依赖。 例如，谷歌的概念激活向量 (CAV) 有助于映射模型如何对特定人为定义的概念（例如，检测医学图像中的肿瘤）做出反应。 随着这些方法的成熟，开发人员将有更多选择来构建既强大又透明的系统，从而确保人工智能在关键应用中保持问责制和可信度。