論文の概要: Proxy Tasks and Subjective Measures Can Be Misleading in Evaluating
Explainable AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.08298v1
- Date: Wed, 22 Jan 2020 22:14:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-07 18:47:56.939027
- Title: Proxy Tasks and Subjective Measures Can Be Misleading in Evaluating
Explainable AI Systems
- Title（参考訳）: 説明可能なAIシステムを評価する上で、プロキシタスクと主観的措置は誤解を招く可能性がある
- Authors: Zana Bu\c{c}inca, Phoebe Lin, Krzysztof Z. Gajos, Elena L. Glassman
- Abstract要約: 我々は、XAIシステムを評価するための2つの現在一般的な手法を評価した。
その結果,プロキシタスクによる評価は,実際の意思決定タスクによる評価結果の予測には至らなかった。
我々の研究は、誤解を招く評価手法を採用することで、人間やAI単独よりも確実にパフォーマンスを発揮できる人間とAIチームの開発に向けた進歩が、必然的に鈍化している可能性があることを示唆している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.940404609343432
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Explainable artificially intelligent (XAI) systems form part of
sociotechnical systems, e.g., human+AI teams tasked with making decisions. Yet,
current XAI systems are rarely evaluated by measuring the performance of
human+AI teams on actual decision-making tasks. We conducted two online
experiments and one in-person think-aloud study to evaluate two currently
common techniques for evaluating XAI systems: (1) using proxy, artificial tasks
such as how well humans predict the AI's decision from the given explanations,
and (2) using subjective measures of trust and preference as predictors of
actual performance. The results of our experiments demonstrate that evaluations
with proxy tasks did not predict the results of the evaluations with the actual
decision-making tasks. Further, the subjective measures on evaluations with
actual decision-making tasks did not predict the objective performance on those
same tasks. Our results suggest that by employing misleading evaluation
methods, our field may be inadvertently slowing its progress toward developing
human+AI teams that can reliably perform better than humans or AIs alone.
- Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)システムは、社会技術システムの一部を構成する。
しかし,現在のXAIシステムは,実際の意思決定タスクにおいて,人間+AIチームのパフォーマンスを測定することで評価されることは稀である。
2つのオンライン実験と1人の対人思考実験を行い、現在xaiシステムを評価するための一般的な2つの手法について評価した。(1)人間によるaiの判断を与えられた説明からどのように正確に予測するかのような人工的なタスク、(2)実際のパフォーマンスの予測要因として主観的な信頼と選好の尺度を用いて。
提案実験の結果,プロキシタスクによる評価は,実際の意思決定タスクによる評価結果の予測には至らなかった。
また、実際の意思決定タスクによる評価の主観的尺度は、これらのタスクの客観的性能を予測しなかった。
我々の研究は、誤解を招く評価手法を採用することで、人間やAI単独よりも確実にパフォーマンスを発揮できる人間とAIチームの開発に向けた進歩を、必然的に遅らせている可能性があることを示唆している。
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