論文の概要: Explaining decisions made with AI: A workbook (Use case 1: AI-assisted recruitment tool)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.03906v1
• Date: Sat, 20 Mar 2021 17:03:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-07 08:25:32.615082
• Title: Explaining decisions made with AI: A workbook (Use case 1: AI-assisted recruitment tool)
• Title（参考訳）: AIによる意思決定の説明:ワークブック(ユースケース1:AI支援採用ツール)
• Authors: David Leslie and Morgan Briggs
• Abstract要約: Alan Turing Institute(アラン・チューリング研究所)と情報コミッショナーズ・オフィス(情報コミッショナーズ・オフィス)が協力して、説明可能なAIを取り巻く困難な問題に取り組んでいる。 この共同作業の最終的な成果である、2020年5月に公開されたAIによる説明的決定は、これまででもっとも包括的なAI説明の実践的ガイダンスである。 ワークブックの目標は、AIによる意思決定の説明からいくつかの主要なテーマを要約し、ワークショップのエクササイズのための材料を提供することだ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the last two years, The Alan Turing Institute and the Information Commissioner's Office (ICO) have been working together to discover ways to tackle the difficult issues surrounding explainable AI. The ultimate product of this joint endeavour, Explaining decisions made with AI, published in May 2020, is the most comprehensive practical guidance on AI explanation produced anywhere to date. We have put together this workbook to help support the uptake of that guidance. The goal of the workbook is to summarise some of main themes from Explaining decisions made with AI and then to provide the materials for a workshop exercise that has been built around a use case created to help you gain a flavour of how to put the guidance into practice. In the first three sections, we run through the basics of Explaining decisions made with AI. We provide a precis of the four principles of AI explainability, the typology of AI explanations, and the tasks involved in the explanation-aware design, development, and use of AI/ML systems. We then provide some reflection questions, which are intended to be a launching pad for group discussion, and a starting point for the case-study-based exercise that we have included as Appendix B. In Appendix A, we go into more detailed suggestions about how to organise the workshop. These recommendations are based on two workshops we had the privilege of co-hosting with our colleagues from the ICO and Manchester Metropolitan University in January 2021. The participants of these workshops came from both the private and public sectors, and we are extremely grateful to them for their energy, enthusiasm, and tremendous insight. This workbook would simply not exist without the commitment and keenness of all our collaborators and workshop participants.
• Abstract（参考訳）: 過去2年間、アランチューリング研究所と情報コミッショナー事務所(ICO)は協力して、説明可能なAIを取り巻く困難な問題に対処する方法を見つけてきた。 この共同作業の最終的な成果である、2020年5月に公開されたAIによる説明的決定は、これまででもっとも包括的なAI説明の実践的ガイダンスである。 私たちはそのガイダンスの獲得を支援するためにこのワークブックをまとめました。 このワークブックの目的は、aiによる意思決定から得られた主要なテーマを要約し、そのガイダンスの実践方法のフレーバーを得るために作成されたユースケースを中心に構築されたワークショップの材料を提供することである。 最初の3つのセクションでは、AIでなされた決定を説明するための基礎を説明します。 我々は、ai説明可能性の4つの原則、ai説明の類型論、およびai/mlシステムの説明認識設計、開発、および使用に関わるタスクの概説を提供する。 次に、グループディスカッションの出発点となるリフレクション質問と、Appendix Bとして含めたケーススタディベースのエクササイズの出発点を紹介します。 これらの推奨は、2021年1月にicoとマンチェスターメトロポリタン大学の同僚と共同でホストする特権を持つ2つのワークショップに基づいています。 これらのワークショップの参加者は、民間部門と公共部門の両方から来ており、彼らのエネルギー、熱意、そして素晴らしい洞察に非常に感謝しています。 このワークブックは、すべての協力者やワークショップ参加者のコミットメントと熱意なしには存在しません。

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