論文の概要: Evaluating the Utility of Model Explanations for Model Development
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06032v1
- Date: Sun, 10 Dec 2023 23:13:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-12 17:29:34.645445
- Title: Evaluating the Utility of Model Explanations for Model Development
- Title（参考訳）: モデル開発におけるモデル説明の有用性評価
- Authors: Shawn Im, Jacob Andreas, Yilun Zhou
- Abstract要約: 機械学習モデル構築の実践シナリオにおいて、説明が人間の意思決定を改善するかどうかを評価する。
驚いたことに、サリエンシマップが提供されたとき、タスクが大幅に改善されたという証拠は見つからなかった。
以上の結果から,サリエンシに基づく説明における誤解の可能性と有用性について注意が必要であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.23538543168767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: One of the motivations for explainable AI is to allow humans to make better
and more informed decisions regarding the use and deployment of AI models. But
careful evaluations are needed to assess whether this expectation has been
fulfilled. Current evaluations mainly focus on algorithmic properties of
explanations, and those that involve human subjects often employ subjective
questions to test human's perception of explanation usefulness, without being
grounded in objective metrics and measurements. In this work, we evaluate
whether explanations can improve human decision-making in practical scenarios
of machine learning model development. We conduct a mixed-methods user study
involving image data to evaluate saliency maps generated by SmoothGrad,
GradCAM, and an oracle explanation on two tasks: model selection and
counterfactual simulation. To our surprise, we did not find evidence of
significant improvement on these tasks when users were provided with any of the
saliency maps, even the synthetic oracle explanation designed to be simple to
understand and highly indicative of the answer. Nonetheless, explanations did
help users more accurately describe the models. These findings suggest caution
regarding the usefulness and potential for misunderstanding in saliency-based
explanations.
- Abstract（参考訳）: 説明可能なAIのモチベーションのひとつは、AIモデルの使用とデプロイに関して、人間がより良く、より情報的な決定を行えるようにすることです。
しかし、この期待が達成されたかどうかを評価するには慎重な評価が必要である。
現在の評価は、主に説明のアルゴリズム的性質に焦点を当てており、対象者を含むものは、客観的な測定値や測定値に基かずに、説明の有用性に対する人間の知覚をテストするために主観的な質問をしばしば採用している。
本研究では,機械学習モデル開発の実践シナリオにおいて,説明が人間の意思決定を改善できるかどうかを評価する。
smoothgrad, gradcam, oracle による2つのタスク - モデル選択と反事実シミュレーション - によって生成された給与マップを評価するために,画像データを含む混合手法のユーザ調査を行った。
驚いたことに、サリエンシマップのいずれかがユーザによって提供されたとき、これらのタスクが大幅に改善されたという証拠は見つからなかった。
それでも、説明はユーザーがモデルをより正確に記述するのに役立った。
これらの結果は, 塩分に基づく説明における誤解の有用性と可能性について注意を喚起する。
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