論文の概要: Explainable Artificial Intelligence (XAI) from a user perspective- A
synthesis of prior literature and problematizing avenues for future research
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15343v1
- Date: Thu, 24 Nov 2022 20:15:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-29 15:57:11.268110
- Title: Explainable Artificial Intelligence (XAI) from a user perspective- A
synthesis of prior literature and problematizing avenues for future research
- Title（参考訳）: ユーザの視点から見た説明可能な人工知能(XAI)-先行文献の合成と今後の研究への課題
- Authors: AKM Bahalul Haque, A.K.M. Najmul Islam, Patrick Mikalef
- Abstract要約: この結果は、フォーマット、完全性、正確性、および通貨である、AI説明を形成する4つの次元を示している。
説明の自動表現に加えて、ユーザーは必要に応じて追加情報を要求することができる。
また、XAI効果の5つの次元として、信頼、透明性、理解可能性、ユーザビリティ、公平性を見つけました。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5371337604556311
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The final search query for the Systematic Literature Review (SLR) was
conducted on 15th July 2022. Initially, we extracted 1707 journal and
conference articles from the Scopus and Web of Science databases. Inclusion and
exclusion criteria were then applied, and 58 articles were selected for the
SLR. The findings show four dimensions that shape the AI explanation, which are
format (explanation representation format), completeness (explanation should
contain all required information, including the supplementary information),
accuracy (information regarding the accuracy of the explanation), and currency
(explanation should contain recent information). Moreover, along with the
automatic representation of the explanation, the users can request additional
information if needed. We have also found five dimensions of XAI effects:
trust, transparency, understandability, usability, and fairness. In addition,
we investigated current knowledge from selected articles to problematize future
research agendas as research questions along with possible research paths.
Consequently, a comprehensive framework of XAI and its possible effects on user
behavior has been developed.
- Abstract（参考訳）: 体系文学レビュー(SLR)の最終検索は2022年7月15日に行われた。
当初、私たちはScopus and Web of Scienceデータベースから1707のジャーナルとカンファレンスの記事を取り出しました。
対象と除外基準を適用し,SLRに58項目を選定した。
以上の結果から,フォーマット(説明表現形式),完全性(説明情報を含むすべての必要な情報を含むべきである),正確性(説明の正確性に関する情報),通貨(説明は最近の情報を含むべきである)の4次元が得られた。
さらに、説明の自動表現とともに、ユーザーは必要に応じて追加情報を要求することができる。
xai効果の5つの側面: 信頼、透明性、理解可能性、ユーザビリティ、公平性です。
また, 今後の研究課題を研究課題として問題視するために, 選択論文から得られた知識を, 可能な研究経路とともに検討した。
その結果,XAIの包括的枠組みとそのユーザ行動への影響が明らかになった。
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