可解释人工智能 (XAI) 在确保自动驾驶汽车的安全、可靠和值得信赖方面起着关键作用。自动驾驶系统依靠复杂的机器学习模型来做出实时决策，例如检测障碍物或规划路线。 XAI 帮助开发人员和工程师了解这些模型如何得出特定决策，这对于调试、验证系统行为和满足监管标准至关重要。 如果没有透明度，就很难诊断错误或确保系统在极端情况下（例如意外的路况或传感器故障）的行为可预测。
XAI 在自动驾驶汽车中的一个实际例子是解释汽车为何突然刹车。一个深度学习模型可能会检测到道路上的一个物体，但如果没有可解释性工具，开发人员就无法轻易确定该决策是基于准确的传感器数据还是误报，例如阴影或碎片。 诸如注意力图或逐层相关性传播之类的技术可以突出显示图像或传感器输入的哪些部分影响了模型的决策。 这使得开发人员可以验证系统是否优先考虑相关特征（例如，行人）而不是噪声，从而确保模型与现实世界的安全优先级保持一致。 例如，如果车辆将塑料袋错误地归类为行人，XAI 工具可以将错误追溯到过于敏感的物体检测参数，从而能够进行有针对性的修复。
除了技术验证之外，XAI 还支持法规遵从性和用户信任。 监管机构通常需要详细记录 AI 决策过程，尤其是在安全关键系统中。 例如，如果自动驾驶汽车发生事故，调查人员需要重建 AI 的推理以确定责任。 此外，如果乘客收到对车道变更或突然停车等行为的明确解释，他们更有可能采用自动驾驶技术。 一些系统使用简化的界面来传达决策，例如显示检测到的物体或影响车辆行为的道路规则。 通过使 AI 决策可解释，开发人员可以解决伦理问题、改进系统性能并建立公众对自动驾驶技术的信心。