可解释性是 AI 推理中的一个挑战，因为许多高级模型都以“黑盒”方式运行，这使得很难追踪输入如何导致输出。 这种不透明性源于深度神经网络等算法的复杂性，这些算法通过互连节点的层来处理数据。 例如，在图像识别中，模型可能在早期层中检测到边缘或纹理，但理解这些特征如何组合以对对象进行分类（例如，区分猫和狗）并不简单。 开发人员通常缺乏将中间步骤映射到人类可解释逻辑的工具，尤其是在模型涉及数百万个参数时。 如果无法清楚地了解决策路径，则识别偏差、错误或意外行为将成为一个反复试验的过程。
另一个关键问题是模型性能和透明性之间的权衡。 高度准确的模型（例如，使用集成方法（例如，梯度提升树）或深度学习的模型）通常优先考虑预测能力而不是可解释性。 例如，医疗诊断系统可能在检测肿瘤方面达到 95% 的准确率，但无法阐明哪些图像特征（例如，形状、纹理）影响了其结论。 开发人员面临着部署高性能模型的压力，即使他们牺牲了可解释性。 诸如特征重要性分数或注意力图之类的技术可以提供部分见解，但可能会过度简化推理过程。 这在需要调试模型的技术团队和要求对决策进行明确论证的利益相关者（例如，医生、监管机构）之间造成了差距。
最后，缺乏标准化的评估框架使可解释性工作变得复杂。 虽然诸如 SHAP（SHapley Additive exPlanations）或 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）之类的方法生成事后解释，但它们的可靠性各不相同。 例如，LIME 近似于预测周围的局部模型行为，但这可能无法反映全局推理模式。 此外，解释必须与用户的专业知识相符：调试推荐系统的开发人员可能需要有关嵌入交互的详细信息，而最终用户可能需要简单的语言摘要（例如，“您喜欢这些相似的项目”）。 在没有就什么是“好”的解释或如何验证它达成共识的情况下，开发人员通常必须构建自定义解决方案，从而增加实施复杂性和维护成本。