AI 驱动的决策支持系统中的可解释性确保自动化决策背后的推理对开发人员、用户和利益相关者来说是透明和可解释的。它弥合了复杂模型行为与人类理解之间的差距，从而实现信任、问责制和实际可用性。如果没有可解释性，即使是高度精确的 AI 系统也有可能被视为“黑匣子”，从而限制了它们在医疗保健、金融或法律合规等关键领域的采用。通过使决策逻辑可访问，开发人员可以验证输出是否符合领域知识、道德标准和法规要求。
可解释性的一个关键作用是培养信任和问责制。 例如，在医疗诊断系统中，医生需要了解 AI 推荐特定治疗方法的原因。 诸如 SHAP（Shapley Additive Explanations）或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）之类的技术可以突出显示哪些患者数据（例如，实验室结果、症状）对该推荐的影响最大。 这种透明性使临床医生能够验证逻辑、发现潜在错误（例如，过度依赖噪声数据）并向患者证明决策的合理性。 同样，在贷款审批系统中，监管机构需要解释，以确保决策没有偏见 - 可解释性工具可以揭示诸如邮政编码之类的因素是否会不成比例地影响结果，从而帮助开发人员解决公平性问题。
从开发的角度来看，可解释性有助于调试和改进模型。 例如，如果欺诈检测系统将合法交易标记为可疑交易，则开发人员可以使用特征归因方法将决策追溯到特定用户行为或数据模式。 这种洞察力可能会发现训练数据中的缺陷（例如，罕见欺诈案例的过度表示）或模型架构（例如，对时间数据的处理不佳）。 可解释性还支持与领域专家的协作。 在供应链优化工具中，显示库存水平和需求预测如何在模型的决策中相互作用有助于物流专家完善输入参数或调整业务规则。 通过使 AI 的推理可操作，可解释性将抽象输出转化为迭代改进的工具。