論文の概要: Helpful, Misleading or Confusing: How Humans Perceive Fundamental Building Blocks of Artificial Intelligence Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00934v2
• Date: Sat, 15 Apr 2023 07:15:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 20:54:20.365018
• Title: Helpful, Misleading or Confusing: How Humans Perceive Fundamental Building Blocks of Artificial Intelligence Explanations
• Title（参考訳）: 人間は人工知能の説明の基本的なブロックをどう認識するか
• Authors: Edward Small, Yueqing Xuan, Danula Hettiachchi, Kacper Sokol
• Abstract要約: 我々は、洗練された予測アルゴリズムから一歩引いて、単純な意思決定モデルの説明可能性について検討する。 我々は、人々がそれぞれの表現の理解性をどう感じているかを評価することを目的とする。 これにより、さまざまな利害関係者が、より精巧な人工知能の説明が構築される基本的な概念の無知性を判断することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.667611038005552
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Explainable artificial intelligence techniques are developed at breakneck speed, but suitable evaluation approaches lag behind. With explainers becoming increasingly complex and a lack of consensus on how to assess their utility, it is challenging to judge the benefit and effectiveness of different explanations. To address this gap, we take a step back from sophisticated predictive algorithms and instead look into explainability of simple decision-making models. In this setting, we aim to assess how people perceive comprehensibility of their different representations such as mathematical formulation, graphical representation and textual summarisation (of varying complexity and scope). This allows us to capture how diverse stakeholders -- engineers, researchers, consumers, regulators and the like -- judge intelligibility of fundamental concepts that more elaborate artificial intelligence explanations are built from. This position paper charts our approach to establishing appropriate evaluation methodology as well as a conceptual and practical framework to facilitate setting up and executing relevant user studies.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能技術はブレークネックスピードで開発されているが、適切な評価アプローチは遅れている。 説明者はますます複雑になり、その有用性を評価するためのコンセンサスが欠如しているため、異なる説明の利点と効果を判断することは困難である。 このギャップに対処するために、私たちは高度な予測アルゴリズムから一歩後退し、単純な意思決定モデルの説明可能性を調べます。 本研究では,数学的定式化,グラフィカル表現,テキスト要約(複雑性と範囲の異なる)といった異なる表現の理解可能性を評価することを目的とした。 これによって、エンジニア、研究者、消費者、規制当局など、さまざまなステークホルダーが、より精巧な人工知能の説明が構築される基本的な概念の理解性を判断できるのです。 本稿では,適切な評価手法を確立するためのアプローチと,関連するユーザ研究のセットアップと実行を容易にする概念的かつ実践的な枠組みを示す。

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