論文の概要: Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06753v1
• Date: Sat, 12 Nov 2022 21:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 19:26:09.989949
• Title: Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI
• Title（参考訳）: Seamful XAI: 説明可能なAIでSeamfulデザインを運用
• Authors: Upol Ehsan, Q. Vera Liao, Samir Passi, Mark O. Riedl, Hal Daume III
• Abstract要約: AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。 ブラックボックスのAIシステムは、ユーザー体験をシームレスにすることができるが、シームを隠蔽することで、AIのミスからフォールアウトを軽減できる。 本研究では,社会工学的・インフラ的ミスマッチを戦略的に明らかにすることにより,人中心型XAIを育むことができることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.78559810830256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Mistakes in AI systems are inevitable, arising from both technical limitations and sociotechnical gaps. While black-boxing AI systems can make the user experience seamless, hiding the seams risks disempowering users to mitigate fallouts from AI mistakes. While Explainable AI (XAI) has predominantly tackled algorithmic opaqueness, we propose that seamful design can foster Humancentered XAI by strategically revealing sociotechnical and infrastructural mismatches. We introduce the notion of Seamful XAI by (1) conceptually transferring "seams" to the AI context and (2) developing a design process that helps stakeholders design with seams, thereby augmenting explainability and user agency. We explore this process with 43 AI practitioners and users, using a scenario-based co-design activity informed by real-world use cases. We share empirical insights, implications, and critical reflections on how this process can help practitioners anticipate and craft seams in AI, how seamfulness can improve explainability, empower end-users, and facilitate Responsible AI.
• Abstract（参考訳）: AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。 ブラックボックスのAIシステムは、ユーザー体験をシームレスにすることができるが、シームを隠蔽することで、AIのミスからフォールアウトを軽減できる。 説明可能なAI(XAI)はアルゴリズムの不透明性に主に取り組んだが、シームフルデザインは社会技術やインフラのミスマッチを戦略的に明らかにすることで人間中心のXAIを育むことができると提案する。 本稿では,(1)「シーム」をaiコンテキストに概念的に移行し,(2)利害関係者がシームでデザインすることを支援するデザインプロセスを開発することにより,説明可能性とユーザエージェンシーを高めることにより,シームフルxaiの概念を紹介する。 現実のユースケースから情報を得たシナリオベースの共同設計活動を用いて、43人のAI実践者とユーザによるこのプロセスについて検討する。 私たちは、このプロセスが実践者がAIでシームを予測し、作り出すのにどのように役立つか、Seamfulnessが説明可能性を改善し、エンドユーザに力を与え、Responsible AIを促進するかについて、経験的な洞察、含意、批判的な考察を共有します。

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