可解释性在 AI 透明度中起着至关重要的作用，它使 AI 系统的决策过程对于开发者和用户来说是可理解的。当 AI 模型具有可解释性时，其输出可以追溯到特定的输入、特征或规则，这有助于利益相关者评估其可靠性和公平性。 如果没有可解释性，AI 系统的运行就像“黑盒”，其决策是不透明的，难以验证。例如，一个贷款审批模型拒绝申请而没有明确的理由可能会导致不信任或法律挑战。可解释性通过提供有关模型如何权衡数据、处理边缘情况或优先考虑特征的见解来弥合这一差距，从而实现知情的监督。
从开发者的角度来看，可解释性对于调试和改进模型至关重要。例如，如果医疗诊断 AI 错误分类了某种疾病，像 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 这样的工具可以突出显示哪些特征（例如，患者年龄、实验室结果）影响了错误。 这使开发人员可以改进数据预处理，调整模型架构或解决训练数据中的偏差。 同样，在图像识别系统中，像注意力图这样的技术可以显示模型关注图像的哪些部分，从而帮助识别诸如过度拟合到无关模式的问题。 这些见解不仅可以提高模型性能，还可以使系统的行为与人类的期望保持一致。
除了技术优势之外，可解释性还支持法规和道德标准的合规性。 像欧盟的 GDPR 这样的法规要求组织为影响个人的自动化决策提供解释。 例如，如果信用评分模型拒绝贷款，则申请人有合法权利了解原因。 可解释的 AI 工具使开发人员能够有效地生成这些解释，从而避免了手动的事后分析。 此外，在高风险领域（如刑事司法或医疗保健）中，透明模型有助于确保问责制。 一个将输出明确链接到先前犯罪等因素（而不是像邮政编码这样的有偏见的代理）的累犯预测工具，可以增强信任并降低道德风险。 通过优先考虑可解释性，开发人员可以构建不仅有效，而且负责任并符合社会价值观的系统。