論文の概要: The Who in XAI: How AI Background Shapes Perceptions of AI Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13509v2
• Date: Tue, 5 Mar 2024 20:33:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 18:48:02.825601
• Title: The Who in XAI: How AI Background Shapes Perceptions of AI Explanations
• Title（参考訳）: AIの背景がAIの説明の知覚を形作るXAI
• Authors: Upol Ehsan, Samir Passi, Q. Vera Liao, Larry Chan, I-Hsiang Lee, Michael Muller, Mark O. Riedl
• Abstract要約: 私たちは、2つの異なるグループ、つまりAIのバックグラウンドを持つ人々といない人たちの、異なるタイプのAI説明に対する理解について、混合手法による研究を行います。 その結果,(1) 両群は異なる理由から不合理な数に対する信頼を示し,(2) それぞれの群は意図した設計以上の異なる説明に価値を見出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.49776160925216
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Explainability of AI systems is critical for users to take informed actions. Understanding "who" opens the black-box of AI is just as important as opening it. We conduct a mixed-methods study of how two different groups--people with and without AI background--perceive different types of AI explanations. Quantitatively, we share user perceptions along five dimensions. Qualitatively, we describe how AI background can influence interpretations, elucidating the differences through lenses of appropriation and cognitive heuristics. We find that (1) both groups showed unwarranted faith in numbers for different reasons and (2) each group found value in different explanations beyond their intended design. Carrying critical implications for the field of XAI, our findings showcase how AI generated explanations can have negative consequences despite best intentions and how that could lead to harmful manipulation of trust. We propose design interventions to mitigate them.
• Abstract（参考訳）: AIシステムの説明責任は、ユーザがインフォームドアクションを取るために重要である。 AIのブラックボックスを開く"誰"を理解することは、それを開くのと同じくらい重要です。 私たちは、2つの異なるグループ、つまりAIのバックグラウンドを持つ人々といない人たちの、異なるタイプのAI説明に対する理解について、混合手法による研究を行います。 定量的には、ユーザの知覚を5次元で共有する。 定性的には、AIの背景が解釈にどう影響するかを説明し、その違いを評価レンズと認知ヒューリスティックスを通して解明する。 その結果,(1)両グループとも異なる理由から数に対する不当な信頼を示し,(2)各グループは意図した設計以上の異なる説明で価値を見出した。 XAIの分野における批判的な意味を持ちながら、私たちの研究結果は、最善意にもかかわらずAIが生成した説明が否定的な結果をもたらすことを示し、それがいかにして信頼の有害な操作につながるかを示している。 我々はそれらを軽減するための設計介入を提案する。

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