論文の概要: Explainable AI needs formal notions of explanation correctness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.14590v3
• Date: Sat, 23 Nov 2024 23:02:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:17:37.794255
• Title: Explainable AI needs formal notions of explanation correctness
• Title（参考訳）: 説明可能なAIには説明の正確さという形式的な概念が必要だ
• Authors: Stefan Haufe, Rick Wilming, Benedict Clark, Rustam Zhumagambetov, Danny Panknin, Ahcène Boubekki,
• Abstract要約: 医学のような重要な分野における機械学習はリスクをもたらし、規制を必要とする。 1つの要件は、リスクの高いアプリケーションにおけるMLシステムの決定は、人間に理解可能なものであるべきです。 現在の形式では、XAIはMLの品質管理に不適であり、それ自体は精査が必要である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1309989863595677
• License:
• Abstract: The use of machine learning (ML) in critical domains such as medicine poses risks and requires regulation. One requirement is that decisions of ML systems in high-risk applications should be human-understandable. The field of "explainable artificial intelligence" (XAI) seemingly addresses this need. However, in its current form, XAI is unfit to provide quality control for ML; it itself needs scrutiny. Popular XAI methods cannot reliably answer important questions about ML models, their training data, or a given test input. We recapitulate results demonstrating that popular XAI methods systematically attribute importance to input features that are independent of the prediction target. This limits their utility for purposes such as model and data (in)validation, model improvement, and scientific discovery. We argue that the fundamental reason for this limitation is that current XAI methods do not address well-defined problems and are not evaluated against objective criteria of explanation correctness. Researchers should formally define the problems they intend to solve first and then design methods accordingly. This will lead to notions of explanation correctness that can be theoretically verified and objective metrics of explanation performance that can be assessed using ground-truth data.
• Abstract（参考訳）: 医学などの重要な領域における機械学習(ML)の使用はリスクをもたらし、規制を必要とする。 1つの要件は、リスクの高いアプリケーションにおけるMLシステムの決定は、人間に理解可能なものであるべきです。 説明可能な人工知能(XAI)の分野はこのニーズに対処しているように見える。 しかし、現在の形式では、XAIはMLの品質管理に不適であり、それ自体は精査が必要である。 一般的なXAIメソッドは、MLモデル、トレーニングデータ、あるいは所定のテスト入力に関する重要な質問に答えることはできない。 我々は,一般的なXAI手法が,予測対象とは無関係な入力特徴に対して,重要度を体系的に評価することを示す結果を再カプセル化する。 これにより、モデルやデータ(バリデーション)、モデルの改善、科学的発見といった目的のために、彼らのユーティリティが制限される。 この制限の根本的な理由は、現在のXAI手法が明確に定義された問題に対処せず、客観的な説明正当性基準に対して評価されないことであると論じる。 研究者は、最初に解決しようとする問題を正式に定義し、それに従ってメソッドを設計する必要がある。 このことは、理論的に検証可能な説明正当性の概念と、地上データを用いて評価可能な説明性能の客観的指標につながる。

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