全局可解释性（Global Interpretability）是指对机器学习模型整体行为和决策逻辑进行全面理解的能力，它关注模型在全局数据分布上的表现、特征重要性、内在机制以及潜在偏差，而非局限于单个预测实例的解释。这种解释性揭示了模型的泛化能力、可靠性和公平性，是构建可信赖AI系统的关键要素，旨在确保模型决策透明且可审计。
在AI产品开发中，全局可解释性对产品经理至关重要，因为它支持模型审计与合规性检查（如满足GDPR等法规要求）、特征工程优化以提升性能，以及用户信任建立。通过工具如SHAP值或特征重要性分析，产品团队能识别模型偏见、优化特征选择，并促进负责任AI的落地，从而增强产品的透明度和市场竞争力。
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