論文の概要: Unifying Perspectives: Plausible Counterfactual Explanations on Global, Group-wise, and Local Levels
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17642v1
- Date: Mon, 27 May 2024 20:32:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 23:11:29.086775
- Title: Unifying Perspectives: Plausible Counterfactual Explanations on Global, Group-wise, and Local Levels
- Title（参考訳）: グローバル, グループ, ローカルレベルに関する実証的対実的説明
- Authors: Patryk Wielopolski, Oleksii Furman, Jerzy Stefanowski, Maciej Zięba,
- Abstract要約: 説明可能なAI(xAI)における有望なテクニックとして、CF(Counterfactual Explanations)が登場している。
本稿では, 局所的, グループ的, グローバルな対実的説明を識別可能な分類モデルに対して生成するための統一的アプローチを提案する。
我々の研究は、AIモデルの解釈可能性と説明可能性を大幅に向上させ、透明なAI追求の一歩を踏み出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.675793767640172
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Growing regulatory and societal pressures demand increased transparency in AI, particularly in understanding the decisions made by complex machine learning models. Counterfactual Explanations (CFs) have emerged as a promising technique within Explainable AI (xAI), offering insights into individual model predictions. However, to understand the systemic biases and disparate impacts of AI models, it is crucial to move beyond local CFs and embrace global explanations, which offer a~holistic view across diverse scenarios and populations. Unfortunately, generating Global Counterfactual Explanations (GCEs) faces challenges in computational complexity, defining the scope of "global," and ensuring the explanations are both globally representative and locally plausible. We introduce a novel unified approach for generating Local, Group-wise, and Global Counterfactual Explanations for differentiable classification models via gradient-based optimization to address these challenges. This framework aims to bridge the gap between individual and systemic insights, enabling a deeper understanding of model decisions and their potential impact on diverse populations. Our approach further innovates by incorporating a probabilistic plausibility criterion, enhancing actionability and trustworthiness. By offering a cohesive solution to the optimization and plausibility challenges in GCEs, our work significantly advances the interpretability and accountability of AI models, marking a step forward in the pursuit of transparent AI.
- Abstract（参考訳）: 規制と社会的プレッシャーの増大は、AIの透明性を高める。
CF(Counterfactual Explanations)は、Explainable AI(xAI)内で有望なテクニックとして登場し、個々のモデル予測に関する洞察を提供する。
しかし、AIモデルの体系的バイアスと異なる影響を理解するためには、ローカルCFを超えてグローバルな説明を受け入れることが不可欠である。
残念ながら、GCE(Global Counterfactual Explanations)の生成は、計算複雑性の課題に直面する。
そこで我々は,これらの課題に対処するために,勾配に基づく最適化による微分可能分類モデルに対して,局所的,グループ的,グローバルな対実的説明を生成するための新しい統一的アプローチを提案する。
このフレームワークは、個人と体系的な洞察のギャップを埋めることを目的としており、モデル決定のより深い理解と、多様な集団に対する潜在的な影響を可能にしている。
提案手法は,確率論的妥当性基準を取り入れ,行動可能性と信頼性を高めることによって,さらなる革新をもたらす。
GCEの最適化と妥当性の課題に対する凝集性のあるソリューションを提供することで、私たちの研究はAIモデルの解釈可能性と説明責任を大幅に向上させ、透明なAI追求の一歩を踏み出した。
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