可解释性 AI (XAI) 中的公平性确保 AI 系统做出决策时透明且公正，避免可能损害个人或群体的偏见。 当 AI 模型具有可解释性时，开发人员可以追踪决策的制定方式，识别数据或算法中的潜在偏见，并对其进行纠正。 例如，贷款审批模型可能会由于有偏见的历史数据而不公平地拒绝来自特定人口群体的申请。 XAI 工具（例如 SHAP（SHapley Additive exPlanations）或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations））让开发人员可以可视化哪些特征影响了决策，从而揭示种族或性别等敏感属性是否被不适当地加权。 如果没有这种透明度，有偏见的结果可能会在不知不觉中持续存在，从而导致现实世界的危害。
通过 XAI 确保公平性还可以建立信任和责任感。 开发人员和利益相关者需要验证模型是否按预期运行，尤其是在医疗保健或招聘等高风险领域。 例如，在有偏见的简历数据上训练的招聘工具可能偏爱某些教育背景，从而将来自代表性不足群体的合格候选人排除在外。 通过使用 XAI 技术，开发人员可以审计模型的逻辑、测试不同的影响并调整训练过程。 这种透明度有助于组织向监管机构和用户证明其决策的合理性，表明该系统符合道德标准。 如果没有它，即使是准确的模型也可能因其推理不透明或不公正而失去可信度。
最后，XAI 中的公平性支持遵守法律和监管框架。 欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR) 等法律规定了自动决策的“解释权”，要求系统提供对其逻辑的有意义的见解。 例如，如果信用评分模型拒绝贷款，提供者必须解释该决定。 XAI 通过显示关键因素（例如，收入、债务历史）来实现这一点，同时确保它们不是受保护属性的代理。 主动解决公平性还可以降低法律风险和声誉损害。 开发人员可以实施公平性指标（例如，人口统计均等、均衡机会），以及可解释性工具，以便在部署之前验证模型，从而创建既合规又对社会负责的系统。