可解释性AI（Explainable AI, XAI）是指能够清晰、透明地解释人工智能系统决策过程的技术和方法，旨在解决复杂模型（如深度学习）中的「黑箱」问题，使用户理解模型如何得出特定结论，从而增强信任度、可靠性和合规性。这类技术通过提供可理解的解释，帮助人类用户验证、调试和改进AI系统，确保其决策过程对人类透明且易于审查。
在AI产品开发实际落地中，可解释性AI扮演着关键角色，产品经理可借助其提升系统的可信度和用户接受度，例如在金融风控中解释贷款拒绝原因或在医疗诊断中阐明预测依据，以满足监管要求（如欧盟AI法案）并优化产品迭代。发展上，主流方法包括局部可解释模型无关解释（LIME）和SHAP值分析，这些工具已成为构建负责任AI产品的核心组件。
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