論文の概要: Using LLMs for Explaining Sets of Counterfactual Examples to Final Users

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15133v1
• Date: Tue, 27 Aug 2024 15:13:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-28 13:23:24.307321
• Title: Using LLMs for Explaining Sets of Counterfactual Examples to Final Users
• Title（参考訳）: 実例の集合を最終ユーザへ説明するためのLCMの使用
• Authors: Arturo Fredes, Jordi Vitria,
• Abstract要約: 自動意思決定シナリオでは、因果推論手法は基礎となるデータ生成プロセスを分析することができる。 カウンターファクトな例では、最小限の要素が変更される仮説的なシナリオを探求する。 本稿では,アクションの自然言語説明を生成するために,反事実を用いた新しい多段階パイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Causality is vital for understanding true cause-and-effect relationships between variables within predictive models, rather than relying on mere correlations, making it highly relevant in the field of Explainable AI. In an automated decision-making scenario, causal inference methods can analyze the underlying data-generation process, enabling explanations of a model's decision by manipulating features and creating counterfactual examples. These counterfactuals explore hypothetical scenarios where a minimal number of factors are altered, providing end-users with valuable information on how to change their situation. However, interpreting a set of multiple counterfactuals can be challenging for end-users who are not used to analyzing raw data records. In our work, we propose a novel multi-step pipeline that uses counterfactuals to generate natural language explanations of actions that will lead to a change in outcome in classifiers of tabular data using LLMs. This pipeline is designed to guide the LLM through smaller tasks that mimic human reasoning when explaining a decision based on counterfactual cases. We conducted various experiments using a public dataset and proposed a method of closed-loop evaluation to assess the coherence of the final explanation with the counterfactuals, as well as the quality of the content. Results are promising, although further experiments with other datasets and human evaluations should be carried out.
• Abstract（参考訳）: 因果関係は、単なる相関に頼るのではなく、予測モデル内の変数間の真の因果関係を理解するために不可欠である。 自動意思決定シナリオでは、因果推論手法が基礎となるデータ生成プロセスを分析し、特徴の操作と反実例の作成によってモデルの判断の説明を可能にする。 これらのカウンターファクトリーは、最小限の要素が変更される仮説的なシナリオを探求し、エンドユーザに自分たちの状況を変えるための貴重な情報を提供する。 しかし、生データ解析に慣れていないエンドユーザーにとっては、複数の対策を解釈することは困難である。 本研究では,LLMを用いた表データの分類における結果の変化につながるアクションの自然言語説明を生成するために,反事実を用いた新しい多段階パイプラインを提案する。 このパイプラインは、人間の推論を模倣する小さなタスクを通じて、対実的ケースに基づいた意思決定を導出するように設計されている。 公開データセットを用いて各種実験を行い, 最終説明の整合性, 内容の質を評価するためのクローズドループ評価法を提案した。 結果は有望だが、他のデータセットによるさらなる実験や人的評価は行わなければならない。

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