論文の概要: People Attribute Purpose to Autonomous Vehicles When Explaining Their Behavior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08828v1
• Date: Mon, 11 Mar 2024 11:48:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-16 00:51:27.951846
• Title: People Attribute Purpose to Autonomous Vehicles When Explaining Their Behavior
• Title（参考訳）: 人々は行動を説明するとき、自動運転車の目的に貢献する
• Authors: Balint Gyevnar, Stephanie Droop, Tadeg Quillien,
• Abstract要約: 我々は、特にテレロジーに関して、認知的説明科学から関連する文献をレビューする。 自動運転車の動作に関する説明を人々がどのように生成するかに関する実証データを報告する。 我々は,Human Explanations for Autonomous Driving Decisions (HEADD)と呼ばれる,注釈付きビデオ状況のデータセットを公開している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4213495442786701
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A hallmark of a good XAI system is explanations that users can understand and act on. In many cases, this requires a system to offer causal or counterfactual explanations that are intelligible. Cognitive science can help us understand what kinds of explanations users might expect, and in which format to frame these explanations. We briefly review relevant literature from the cognitive science of explanation, particularly as it concerns teleology, the tendency to explain a decision in terms of the purpose it was meant to achieve. We then report empirical data on how people generate explanations for the behavior of autonomous vehicles, and how they evaluate these explanations. In a first survey, participants (n=54) were shown videos of a road scene and asked to generate either mechanistic, counterfactual, or teleological verbal explanations for a vehicle's actions. In the second survey, a different set of participants (n=356) rated these explanations along various metrics including quality, trustworthiness, and how much each explanatory mode was emphasized in the explanation. Participants deemed mechanistic and teleological explanations as significantly higher quality than counterfactual explanations. In addition, perceived teleology was the best predictor of perceived quality and trustworthiness. Neither perceived teleology nor quality ratings were affected by whether the car whose actions were being explained was an autonomous vehicle or was being driven by a person. The results show people use and value teleological concepts to evaluate information about both other people and autonomous vehicles, indicating they find the 'intentional stance' a convenient abstraction. We make our dataset of annotated video situations with explanations, called Human Explanations for Autonomous Driving Decisions (HEADD), publicly available, which we hope will prompt further research.
• Abstract（参考訳）: 優れたXAIシステムの目玉は、ユーザが理解し行動できる説明である。 多くの場合、これは理解不能な因果的または反事実的説明を提供するシステムを必要とする。 認知科学は、ユーザーがどのような説明を期待するか、どのフォーマットでこれらの説明をフレーム化するかを理解するのに役立ちます。 本稿では,特にテレロジーに関する認知科学から,その目的の観点から意思決定を説明する傾向について,関連文献を簡潔にレビューする。 次に、自動運転車の動作に関する説明を生成する方法と、これらの説明を評価する方法について、実証データを報告する。 最初の調査では、参加者(n=54)が道路シーンのビデオを見せられ、車両の行動に関する機械的、反事実的、遠隔的言葉の説明を生成するよう依頼された。 第2の調査では、異なる参加者(n=356)がこれらの説明を、品質、信頼性、説明モードがどの程度強調されたかなど、様々な指標に沿って評価した。 参加者は、機械的、遠隔的説明は反事実的説明よりもはるかに高い品質であるとみなした。 さらに、テレロジーは、品質と信頼性を知覚する最良の予測者であった。 テレロジーや品質評価は、説明されている車両が自動運転車であるか、または人が運転しているかによっても影響を受けなかった。 その結果,他者と自律走行車の両方の情報をテレロジカルな概念を用いて評価し,その「意図的スタンス」が便利な抽象化であることが示唆された。 我々は、注釈付きビデオ状況のデータセットを、Human Explanations for Autonomous Driving Decisions (HEADD)と呼ばれる説明とともに公開し、さらなる研究を期待する。

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