論文の概要: Desiderata for Explainable AI in statistical production systems of the European Central Bank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08045v1
• Date: Sun, 18 Jul 2021 05:58:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-20 15:09:42.948589
• Title: Desiderata for Explainable AI in statistical production systems of the European Central Bank
• Title（参考訳）: 欧州中央銀行の統計生産システムにおける説明可能なaiのデシデラタ
• Authors: Carlos Mougan Navarro, Georgios Kanellos, Thomas Gottron
• Abstract要約: 我々は、欧州中央銀行の統計生産システムで経験される一般的な説明可能性の必要性を反映した、説明可能なAIのためのユーザ中心のデシラタを述べることを目指している。 我々は,中央銀行における統計データ生産の領域から,中央証券データベースにおける外れ値の検出と,監督銀行データシステムのデータ品質チェックをデータ駆動で識別する2つの具体的なユースケースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.537133760455631
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainable AI constitutes a fundamental step towards establishing fairness and addressing bias in algorithmic decision-making. Despite the large body of work on the topic, the benefit of solutions is mostly evaluated from a conceptual or theoretical point of view and the usefulness for real-world use cases remains uncertain. In this work, we aim to state clear user-centric desiderata for explainable AI reflecting common explainability needs experienced in statistical production systems of the European Central Bank. We link the desiderata to archetypical user roles and give examples of techniques and methods which can be used to address the user's needs. To this end, we provide two concrete use cases from the domain of statistical data production in central banks: the detection of outliers in the Centralised Securities Database and the data-driven identification of data quality checks for the Supervisory Banking data system.
• Abstract（参考訳）: 説明可能なAIは、アルゴリズムによる意思決定において公正性を確立し、バイアスに対処するための基本的なステップである。 このトピックに関する多くの研究にもかかわらず、ソリューションの利点は概念的あるいは理論的観点から評価され、現実世界のユースケースの有用性は依然として不明である。 本研究では,欧州中央銀行の統計生産システムで経験される一般的な説明可能性の必要性を反映した,説明可能なAIのための明確なユーザ中心のデシラタについて述べる。 我々は,desiderata とarchetypical user role をリンクし,ユーザニーズに対応するためのテクニックや手法の例を示す。 この目的のために、中央銀行における統計データ生産の領域から、中央証券データベースにおける外れ値の検出と、監督銀行データシステムにおけるデータ品質チェックのデータ駆動識別という2つの具体的なユースケースを提供する。

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