可解释AI (XAI) 通过使AI决策过程透明且易于理解，为法规遵从性做出了重大贡献。监管机构越来越多地要求组织，特别是在金融和医疗保健等行业，证明其决策的合理性，并确保自动化系统是公平和负责任的。XAI提供了算法如何达到特定结果的见解，允许开发人员向利益相关者和监管机构解释为什么模型以某种方式运行。这种透明度有助于组织遵守专注于AI使用的公平性、问责制和透明度的法规。
例如，在金融领域，欧盟《通用数据保护条例》 (GDPR) 等监管机构要求组织对自动化系统做出的决定提供解释，特别是当它们影响个人权利时。通过利用XAI技术，例如特征重要性分析或与模型无关的方法 (如LIME)，开发人员可以识别哪些特征影响了模型的预测。这种能力不仅满足了监管要求，而且还建立了与客户的信任，因为他们可以看到决策背后的原因，例如贷款批准或信用评分评估。
此外，XAI还帮助组织识别和减轻其AI系统中的偏见。围绕公平的法规要求人工智能系统不基于种族、性别或其他受保护的特征歧视个人。通过使用XAI方法，开发人员可以检查模型中的偏差并相应地进行调整。例如，如果发现算法不公平地拒绝某些人口统计群体的申请人，开发人员可以调查影响因素并实施更改以确保符合公平标准。通过为开发人员创建评估和改进其模型的途径，XAI不仅促进了合规性，而且还促进了道德AI开发。