可解释性人工智能 (XAI) 中的透明性确保 AI 模型的内部运作对开发者和用户来说是可理解的。 它包括使系统的决策过程、数据输入和算法逻辑可见且可解释。 例如，在机器学习模型中，透明性可能意味着提供清晰的特征使用文档，如何对它们进行加权，以及数据中的哪些模式影响了预测。 如果没有透明性，AI 系统就像“黑匣子”，很难信任它们的输出或诊断错误。 这在医疗保健或金融等领域至关重要，因为这些领域的决策直接影响人们，并且问责制很重要。
透明性的一个关键实际好处是使开发人员能够调试和改进模型。 当模型的逻辑透明时，开发人员可以将意外的输出追溯到特定的数据点或算法步骤。 例如，如果贷款审批模型不公平地拒绝申请，透明性允许开发人员确定是否是有偏见的训练数据或有缺陷的特征工程导致了该问题。 决策树或线性模型等工具，它们本身会显示输入如何映射到输出，因此通常在高风险场景中受到青睐，因为它们的逻辑更容易检查。 即使对于像神经网络这样的复杂模型，诸如注意力图或特征重要性分数之类的技术也有助于近似透明性。
最后，透明性促进了技术和非技术利益相关者之间的合作。 当开发人员能够清楚地解释模型的工作原理时，领域专家（例如，医生、监管机构）可以验证其与现实世界要求的对齐。 例如，使用透明规则的医疗诊断工具使医生可以验证推荐是否符合临床指南。 这种对齐降低了风险并建立了信任。 诸如 LIME（局部可解释模型无关解释）或 SHAP（SHapley Additive exPlanations）之类的工具通常用于为不透明模型生成事后解释，从而弥合了复杂性和实际可用性之间的差距。 总之，透明性不仅仅是关于道德合规——它是构建可靠、可维护的 AI 系统的实际必需品。