論文の概要: Expanding Explainability: From Explainable Artificial Intelligence to Explainable Hardware

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14661v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 15:29:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 15:58:25.701408
• Title: Expanding Explainability: From Explainable Artificial Intelligence to Explainable Hardware
• Title（参考訳）: 説明可能性の拡大:説明可能な人工知能から説明可能なハードウェアへ
• Authors: Timo Speith, Julian Speith, Steffen Becker, Yixin Zou, Asia Biega, Christof Paar
• Abstract要約: 我々は、全てのデジタルシステムが実現される基盤となるハードウェアを考慮しない限り、システム説明性は達成できないと論じる。 XAI(Explainable Artificial Intelligence)に関するこれまでの研究に触発されて、ハードウェアの説明可能性フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.98733645521365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing opaqueness of AI and its growing influence on our digital society highlight the necessity for AI-based systems that are trustworthy, accountable, and fair. Previous research emphasizes explainability as a means to achieve these properties. In this paper, we argue that system explainability cannot be achieved without accounting for the underlying hardware on which all digital systems - including AI applications - are realized. As a remedy, we propose the concept of explainable hardware, and focus on chips - which are particularly relevant to current geopolitical discussions on (trustworthy) semiconductors. Inspired by previous work on Explainable Artificial Intelligence (XAI), we develop a hardware explainability framework by identifying relevant stakeholders, unifying existing approaches form hardware manufacturing under the notion of explainability, and discussing their usefulness to satisfy different stakeholders' needs. Our work lays the foundation for future work and structured debates on explainable hardware.
• Abstract（参考訳）: AIの不透明さの高まりと、私たちのデジタル社会への影響力の高まりは、信頼できる、説明責任のある、公正なAIベースのシステムの必要性を強調している。 これまでの研究では、これらの性質を達成する手段として説明可能性を強調している。 本稿では、AIアプリケーションを含む全てのデジタルシステムが実現される基盤となるハードウェアを考慮しない限り、システム説明性は達成できないと論じる。 そこで我々は,(信頼性の高い)半導体に関する現在の地政学的議論に特に関係する,説明可能なハードウェアの概念を提案し,チップに焦点を当てる。 説明可能な人工知能(XAI)に関するこれまでの研究に触発されて、我々は、関係する利害関係者を特定し、説明可能性の概念の下で既存のアプローチを統一し、異なる利害関係者のニーズを満たすためのそれらの有用性を議論するハードウェア説明可能性フレームワークを開発した。 我々の研究は、将来の作業の基礎となり、説明可能なハードウェアに関する構造化された議論が行われます。

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