高风险AI应用中的可解释性至关重要，因为它能确保直接影响人类生活的系统具有透明度、问责制和信任度。在医疗保健、刑事司法或金融等领域，AI驱动的决策可以决定医疗方案、量刑或贷款批准。当开发者无法解释模型如何得出结论时，包括用户、监管机构和受影响个人在内的利益相关者可能会对其可靠性提出质疑。例如，一个推荐特定治疗方案的医疗诊断系统必须提供清晰的理由，例如突出显示关键症状或测试结果，以证明其决策的合理性。如果没有这一点，医生无法验证其准确性，而患者可能拒绝他们不理解的建议。可解释性弥合了复杂模型行为和可操作洞察之间的差距，确保决策符合领域专业知识和道德标准。
可解释性还能实现错误检测并遵守法规。高风险应用通常在严格的法律框架下运行，例如 GDPR 的“解释权”或特定行业的指导方针。一个黑盒模型在没有清晰理由的情况下拒绝贷款申请，如果其输出受到训练数据中偏差的影响，则可能违反反歧视法。例如，如果信用评分AI不成比例地拒绝了某些社区的申请人，像特征重要性评分或决策树这样的可解释性工具可以揭示邮政编码是否不公平地影响了结果。然后，开发者可以审计和修正模型。同样，在刑事司法中，风险评估工具必须解释为什么将某人标记为高风险——也许通过引用之前的犯罪记录——以避免随意或有偏见的预测。如果没有可解释性，识别和解决这些缺陷几乎是不可能的。
最后，可解释性支持开发者和领域专家之间的协作。在医疗保健领域，放射科医生可能需要通过了解模型关注的图像区域来验证AI的肿瘤检测。注意力图或显著性可视化等技术允许专家根据他们的知识交叉检查AI的逻辑。这种协作确保模型补充而不是替代人类专业知识。然而，平衡可解释性和性能可能具有挑战性。深度学习模型通常为了准确性而牺牲透明度，但高风险场景需要权衡。例如，使用更简单的逻辑回归模型预测患者再入院率可能不如神经网络准确，但更容易向医院工作人员解释。必要时，开发者必须优先使用 LIME 或 SHAP 等工具来近似解释复杂模型。最终，可解释性不仅仅是一项技术特性——它是在错误可能带来严重后果的系统中防范意外损害的保障。