“可解释人工智能（XAI）中的透明性和公平性是密切相关的概念，旨在增强人工智能系统的可信度。透明性指的是理解人工智能模型如何做出决策的能力。这包括访问有关模型结构、所使用的数据以及决策过程的信息。另一方面，公平性则与确保模型的决策不会导致偏见或对某些群体进行歧视有关。当透明性嵌入XAI中时，它允许开发者和用户检查和评估模型结果的公平性，从而更容易识别和纠正潜在的偏见。
例如，如果一个人工智能系统用于筛选求职者，那么透明性意味着招聘经理可以看到模型如何评估每位候选人，以及哪些输入特征在决策中最具影响力。如果模型根据性别或种族等特征偏袒某些候选人，这可以通过对决策过程的透明报告进行检测。因此，透明性使开发者能够确保算法产生公平的结果，而不是无意中强化数据中已经存在的偏见。
此外，通过促进透明性，开发者可以实施持续监控和调整人工智能模型的机制。这意味着当出现公平性问题时，他们可以追溯模型的决策过程，以确定根本原因。例如，如果模型无意中对某个年龄组显示出偏见，那么XAI提供的透明性可以帮助开发者确定这是由于有偏见的训练数据导致的，还是模型结构本身存在缺陷。因此，透明性通过提供必要的见解来支持公平性，从而增强和完善人工智能系统，最终在自动决策过程中实现更公平的结果。”