Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explainability Auditing for Intelligent Systems: A Rationale for Multi-Disciplinary Perspectives

論文の概要: Explainability Auditing for Intelligent Systems: A Rationale for Multi-Disciplinary Perspectives

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.07711v1
Date: Thu, 5 Aug 2021 09:12:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-19 06:57:11.016160
Title: Explainability Auditing for Intelligent Systems: A Rationale for Multi-Disciplinary Perspectives
Title（参考訳）: インテリジェントシステムのための説明可能性監査:マルチディシプリナの視点
Authors: Markus Langer, Kevin Baum, Kathrin Hartmann, Stefan Hessel, Timo Speith, Jonas Wahl
Abstract要約: 信頼できるAIのための国家的および国際的なガイドラインは、説明可能性が信頼できるシステムの中心的な側面であると考えている。本稿では,説明可能性監査のための複数の学際的根拠について概説する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: National and international guidelines for trustworthy artificial intelligence (AI) consider explainability to be a central facet of trustworthy systems. This paper outlines a multi-disciplinary rationale for explainability auditing. Specifically, we propose that explainability auditing can ensure the quality of explainability of systems in applied contexts and can be the basis for certification as a means to communicate whether systems meet certain explainability standards and requirements. Moreover, we emphasize that explainability auditing needs to take a multi-disciplinary perspective, and we provide an overview of four perspectives (technical, psychological, ethical, legal) and their respective benefits with respect to explainability auditing.
Abstract（参考訳）: 信頼できる人工知能(AI)のための国家的および国際的なガイドラインは、説明可能性が信頼できるシステムの中心的な側面であると考えている。本稿では,説明可能性監査の学際的根拠について概説する。具体的には、説明可能性監査は、適用された文脈におけるシステムの説明可能性の品質を保証し、特定の説明可能性基準や要件を満たすかどうかを伝える手段として、認証の基盤となることを提案する。さらに,説明可能性監査には多分野の視点が必要であることを強調し,説明可能性監査に関して4つの視点(技術的,心理学的,倫理的,法的な)とそれぞれの利点を概観する。

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