論文の概要: Trustworthy XAI and Application
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.17139v1
- Date: Tue, 22 Oct 2024 16:10:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-23 14:25:16.288435
- Title: Trustworthy XAI and Application
- Title（参考訳）: 信頼できるXAIと応用
- Authors: MD Abdullah Al Nasim, Parag Biswas, Abdur Rashid, Angona Biswas, Kishor Datta Gupta,
- Abstract要約: 本稿では、XAI、信頼性の高いXAI、信頼性の高いXAIの実用的利用について論じる。
我々は、この状況に関係があると判断した3つの主要なコンポーネント、透明性、説明可能性、信頼性を乗り越えます。
結局のところ、人間とAIシステム間の信頼の確立と維持には信頼性が不可欠である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License:
- Abstract: One of today's most significant and transformative technologies is the rapidly developing field of artificial intelligence (AI). Deined as a computer system that simulates human cognitive processes, AI is present in many aspects of our daily lives, from the self-driving cars on the road to the intelligence (AI) because some AI systems are so complex and opaque. With millions of parameters and layers, these system-deep neural networks in particular-make it difficult for humans to comprehend accountability, prejudice, and justice are raised by the opaqueness of its decision-making process. AI has a lot of potential, but it also comes with a lot of difficulties and moral dilemmas. In the context of explainable artificial intelligence (XAI), trust is crucial as it ensures that AI systems behave consistently, fairly, and ethically. In the present article, we explore XAI, reliable XAI, and several practical uses for reliable XAI. Once more, we go over the three main components-transparency, explainability, and trustworthiness of XAI-that we determined are pertinent in this situation. We present an overview of recent scientific studies that employ trustworthy XAI in various application fields. In the end, trustworthiness is crucial for establishing and maintaining trust between humans and AI systems, facilitating the integration of AI systems into various applications and domains for the benefit of society.
- Abstract（参考訳）: 今日の最も重要かつ変革的な技術の1つは、急速に発展する人工知能(AI)分野である。
人間の認知過程をシミュレートするコンピュータシステムとして考えられたAIは、道路上の自動運転車から人工知能(AI)まで、私たちの日常生活の多くの側面に存在している。
数百万のパラメータと層があるため、これらのシステムディープニューラルネットワークは特に、人間が説明責任、偏見、正義を理解するのが困難である。
AIには多くの可能性がありますが、多くの困難と道徳的なジレンマも伴います。
説明可能な人工知能(XAI)の文脈では、AIシステムが一貫して公平かつ倫理的に振る舞うことを保証するため、信頼は不可欠である。
本稿では,XAI,信頼性の高いXAI,信頼性の高いXAIの実用化について検討する。
再び、我々はこの状況に関係していると判断した3つの主要なコンポーネント、透明性、説明可能性、信頼性を乗り越えます。
本稿では,様々な分野において信頼性の高いXAIを用いた最近の科学的研究の概要を紹介する。
結局のところ、人間とAIシステムの信頼を確立するために信頼性は不可欠であり、社会の利益のためにAIシステムの様々なアプリケーションやドメインへの統合を促進する。
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