論文の概要: A taxonomy of explanations to support Explainability-by-Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04438v1
- Date: Thu, 9 Jun 2022 11:59:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-10 15:25:25.629913
- Title: A taxonomy of explanations to support Explainability-by-Design
- Title(参考訳): 説明可能性を支援する説明の分類法
- Authors: Niko Tsakalakis, Sophie Stalla-Bourdillon, Trung Dong Huynh, Luc
Moreau
- Abstract要約: 本稿では、全体論的な「説明可能性・デザイン」アプローチの一部として開発された説明の分類について述べる。
分類学は、様々な規制の枠組みや政策から生じる幅広い要件を説明するために作られた。
自動コンプライアンス戦略を支援するために、探偵コントロールとして考案された説明のスタンドアロン分類器として使用される。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: As automated decision-making solutions are increasingly applied to all
aspects of everyday life, capabilities to generate meaningful explanations for
a variety of stakeholders (i.e., decision-makers, recipients of decisions,
auditors, regulators...) become crucial. In this paper, we present a taxonomy
of explanations that was developed as part of a holistic
'Explainability-by-Design' approach for the purposes of the project PLEAD. The
taxonomy was built with a view to produce explanations for a wide range of
requirements stemming from a variety of regulatory frameworks or policies set
at the organizational level either to translate high-level compliance
requirements or to meet business needs. The taxonomy comprises nine dimensions.
It is used as a stand-alone classifier of explanations conceived as detective
controls, in order to aid supportive automated compliance strategies. A
machinereadable format of the taxonomy is provided in the form of a light
ontology and the benefits of starting the Explainability-by-Design journey with
such a taxonomy are demonstrated through a series of examples.
- Abstract(参考訳): 自動意思決定ソリューションが日常生活のあらゆる側面に適用されるようになるにつれて、様々な利害関係者(意思決定者、意思決定の受取人、監査人、規制官など)に意味のある説明をもたらす能力が重要になる。
本稿では,プロジェクト PLEAD のために総合的な "説明可能性・デザイン" アプローチの一部として開発された説明の分類について述べる。
分類学は、ハイレベルなコンプライアンス要件の翻訳やビジネスニーズを満たすために組織レベルで設定されたさまざまな規制フレームワークやポリシーから生じる幅広い要件の説明を作成するために構築された。
分類は9次元からなる。
支援的自動コンプライアンス戦略を支援するために、探偵統制として考案された説明の単独分類器として用いられる。
分類学の機械可読形式は、光オントロジーの形で提供され、このような分類学による説明可能性・設計の旅を始める利点は、一連の例を通して示される。
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