論文の概要: XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13110v1
• Date: Tue, 23 Jan 2024 21:47:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 16:07:05.552289
• Title: XAI for All: Can Large Language Models Simplify Explainable AI?
• Title（参考訳）: XAI for All: 大規模言語モデルは説明可能なAIをシンプルにできるか?
• Authors: Philip Mavrepis, Georgios Makridis, Georgios Fatouros, Vasileios Koukos, Maria Margarita Separdani, Dimosthenis Kyriazis
• Abstract要約: x-[plAIn]"は、カスタムのLarge Language Modelを通じて、XAIをより広く利用できるようにする新しいアプローチである。 我々の目標は、様々なXAI手法の明確で簡潔な要約を生成できるモデルを設計することであった。 使用事例調査の結果から,本モデルは理解し易く,観衆特有の説明を提供するのに有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0699049312989311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The field of Explainable Artificial Intelligence (XAI) often focuses on users with a strong technical background, making it challenging for non-experts to understand XAI methods. This paper presents "x-[plAIn]", a new approach to make XAI more accessible to a wider audience through a custom Large Language Model (LLM), developed using ChatGPT Builder. Our goal was to design a model that can generate clear, concise summaries of various XAI methods, tailored for different audiences, including business professionals and academics. The key feature of our model is its ability to adapt explanations to match each audience group's knowledge level and interests. Our approach still offers timely insights, facilitating the decision-making process by the end users. Results from our use-case studies show that our model is effective in providing easy-to-understand, audience-specific explanations, regardless of the XAI method used. This adaptability improves the accessibility of XAI, bridging the gap between complex AI technologies and their practical applications. Our findings indicate a promising direction for LLMs in making advanced AI concepts more accessible to a diverse range of users.
• Abstract（参考訳）: 説明可能な人工知能(XAI)の分野は、しばしば強力な技術的背景を持つユーザーに焦点を当てており、非専門家がXAIの手法を理解することは困難である。 本稿では、ChatGPT Builderを用いて開発されたLLM(Large Language Model)により、XAIをより広く利用できるようにする新しいアプローチである「x-[plAIn]」を提案する。 私たちの目標は、ビジネス専門家や学者など、さまざまなオーディエンスに適した、さまざまなXAIメソッドの明確で簡潔な要約を生成するモデルを設計することでした。 モデルの主な特徴は、各オーディエンスグループの知識レベルと関心に合うように説明を適応できることである。 このアプローチは依然としてタイムリーな洞察を提供し、エンドユーザによる意思決定プロセスを促進します。 本研究は,XAI手法によらず,理解し易い,観衆特有の説明を提供することが有効であることを示す。 この適応性により、XAIのアクセシビリティが向上し、複雑なAI技術と実践的な応用とのギャップを埋める。 この結果から,高度なAI概念を多様なユーザに対してよりアクセスしやすくする上で,LLMにとって有望な方向性が示唆された。

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