論文の概要: Beyond XAI:Obstacles Towards Responsible AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.03638v1
• Date: Thu, 7 Sep 2023 11:08:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-08 13:16:19.959882
• Title: Beyond XAI:Obstacles Towards Responsible AI
• Title（参考訳）: XAIを超えて:責任あるAIを目指すObstacles
• Authors: Yulu Pi
• Abstract要約: 説明可能性の方法とその評価戦略は、現実世界の文脈に多くの制限を与える。 本稿では、これらの制限について検討し、責任あるAIの搭乗者コンテキストにおけるそれらの影響について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapidly advancing domain of Explainable Artificial Intelligence (XAI) has sparked significant interests in developing techniques to make AI systems more transparent and understandable. Nevertheless, in real-world contexts, the methods of explainability and their evaluation strategies present numerous limitations.Moreover, the scope of responsible AI extends beyond just explainability. In this paper, we explore these limitations and discuss their implications in a boarder context of responsible AI when considering other important aspects, including privacy, fairness and contestability.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)の急速に進歩する領域は、AIシステムをより透明で理解しやすいものにするための技術開発に大きな関心を喚起した。 それにもかかわらず、現実世界の文脈では、説明可能性とその評価戦略には多くの制限がある。 本稿では、これらの制限について検討し、プライバシ、公正性、競争性など他の重要な側面を考慮する際に、責任あるAIの搭乗者コンテキストにおけるそれらの影響について議論する。

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