人工智能 (HITL) 在可解释AI (XAI) 中的作用是确保AI系统不仅有效，而且对用户来说是可理解和可信赖的。当人工智能模型做出决策时，特别是在金融或医疗等敏感领域，人类了解这些决策的方式和原因至关重要。人类在环机制涉及人工智能过程的各个阶段的人类监督，帮助解释人工智能输出并根据人类反馈完善模型。这种互动有助于澄清人工智能做出的复杂决策，使技术更加透明和用户友好。
XAI中HITL的一个关键方面是对AI生成的解释的验证。例如，当人工智能模型为贷款审批提供建议时，人工审核员可以评估导致该决定的因素。如果模型强调收入水平和信用评分是重要因素，则人类可以分析这些原因是否合理或是否存在偏见。通过结合人类的判断，人工智能可以不断提高对决策细微差别的理解，确保其解释与用户的期望和现实世界的环境相一致。
此外，HITL可以通过迭代反馈来增强模型训练和性能。当开发人员部署AI系统时，他们可以从用户那里收集有关AI解释准确性的输入。例如，在医疗诊断工具中，医生可以提供有关AI建议诊断的见解，帮助改进模型的准确性及其生成的解释。这种协作方法不仅可以带来性能更好的系统，还可以促进用户之间的信任，这些用户更有可能依赖他们理解并认可人类经验和专业知识的人工智能工具。