論文の概要: A System's Approach Taxonomy for User-Centred XAI: A Survey
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.02810v1
- Date: Mon, 6 Mar 2023 00:50:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-07 17:37:54.764110
- Title: A System's Approach Taxonomy for User-Centred XAI: A Survey
- Title（参考訳）: ユーザ中心型XAIのためのシステムのアプローチ分類 : 調査
- Authors: Ehsan Emamirad, Pouya Ghiasnezhad Omran, Armin Haller, Shirley Gregor
- Abstract要約: 本稿では,一般システム理論の原理に基づく総合的,包括的でユーザ中心のXAI分類法を提案する。
これは、開発者とエンドユーザの両方を含むすべてのユーザタイプに対するXAIアプローチの適切性を評価する基盤を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6882042556551609
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in AI have coincided with ever-increasing efforts in the
research community to investigate, classify and evaluate various methods aimed
at making AI models explainable. However, most of existing attempts present a
method-centric view of eXplainable AI (XAI) which is typically meaningful only
for domain experts. There is an apparent lack of a robust qualitative and
quantitative performance framework that evaluates the suitability of
explanations for different types of users. We survey relevant efforts, and
then, propose a unified, inclusive and user-centred taxonomy for XAI based on
the principles of General System's Theory, which serves us as a basis for
evaluating the appropriateness of XAI approaches for all user types, including
both developers and end users.
- Abstract（参考訳）: AIの最近の進歩は、AIモデルを説明可能なものにするための様々な方法を調査、分類、評価する研究コミュニティにおける継続的な取り組みと一致している。
しかし、既存の試みのほとんどは、通常ドメインの専門家にのみ意味のあるeXplainable AI(XAI)のメソッド中心のビューを提示している。
さまざまなタイプのユーザに対する説明の適合性を評価するための,堅牢な質的かつ定量的なパフォーマンスフレームワークが明らかに欠如している。
我々は,関連する取り組みを調査し,一般システム理論の原則に基づく総合的かつ包括的でユーザ中心のXAI分類を提案し,開発者とエンドユーザの両方を含むすべてのユーザタイプに対するXAIアプローチの適切性を評価する基盤となる。
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