論文の概要: User Decision Guidance with Selective Explanation Presentation from Explainable-AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18016v2
• Date: Thu, 16 May 2024 21:42:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 18:22:03.493327
• Title: User Decision Guidance with Selective Explanation Presentation from Explainable-AI
• Title（参考訳）: 説明可能なAIからの選択的説明提示によるユーザ意思決定指導
• Authors: Yosuke Fukuchi, Seiji Yamada,
• Abstract要約: IDSSがユーザーの意思決定を強化するための説明をどうやって選ぶべきかは、未解決の問題である。 本稿では,XAI説明を選択的に提示するX-セレクタを提案する。 これによりIDSSは、AIが推奨する決定に戦略的にユーザーを導くことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6396287656676725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper addresses the challenge of selecting explanations for XAI (Explainable AI)-based Intelligent Decision Support Systems (IDSSs). IDSSs have shown promise in improving user decisions through XAI-generated explanations along with AI predictions, and the development of XAI made it possible to generate a variety of such explanations. However, how IDSSs should select explanations to enhance user decision-making remains an open question. This paper proposes X-Selector, a method for selectively presenting XAI explanations. It enables IDSSs to strategically guide users to an AI-suggested decision by predicting the impact of different combinations of explanations on a user's decision and selecting the combination that is expected to minimize the discrepancy between an AI suggestion and a user decision. We compared the efficacy of X-Selector with two naive strategies (all possible explanations and explanations only for the most likely prediction) and two baselines (no explanation and no AI support). The results suggest the potential of X-Selector to guide users to AI-suggested decisions and improve task performance under the condition of a high AI accuracy.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,XAI (Explainable AI) ベースの知能意思決定支援システム (IDSSs) について解説する。 IDSSは、AI予測とともにXAIが生成した説明を通じてユーザー決定を改善することを約束しており、XAIの開発により、さまざまな説明を生成することが可能になった。 しかし、IDSSがユーザー決定を強化するための説明をどうやって選択すべきかは、未解決の問題である。 本稿では,XAI説明を選択的に提示するX-セレクタを提案する。 これにより、IDSSは、ユーザーの決定に対する説明の異なる組み合わせの影響を予測し、AI提案とユーザ決定の矛盾を最小限に抑えると期待される組み合わせを選択することで、AI推奨の判断に戦略的にユーザーを導くことができる。 我々は,X-セレクタの有効性を,2つのナイーブ戦略(最も可能性の高い予測に対してのみ可能な説明と説明)と2つのベースライン(説明なし,AIサポートなし)と比較した。 結果から,X-Selectorは,AIを推奨する意思決定にユーザを誘導し,AI精度の高い条件下でのタスクパフォーマンスを向上させる可能性が示唆された。

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