論文の概要: AI-Spectra: A Visual Dashboard for Model Multiplicity to Enhance Informed and Transparent Decision-Making
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10490v1
- Date: Thu, 14 Nov 2024 18:50:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-19 14:28:12.415095
- Title: AI-Spectra: A Visual Dashboard for Model Multiplicity to Enhance Informed and Transparent Decision-Making
- Title（参考訳）: AI-Spectra: インフォームドおよび透過的な意思決定を促進するためのモデル多重性のためのビジュアルダッシュボード
- Authors: Gilles Eerlings, Sebe Vanbrabant, Jori Liesenborgs, Gustavo Rovelo Ruiz, Davy Vanacken, Kris Luyten,
- Abstract要約: 本稿では,対話型システムにおけるモデル多重性を活用するためのAI-Spectraを提案する。
モデル乗法とは、わずかに異なるAIモデルを使用することで、同じタスクに対して同等に有効な結果や予測が得られることを意味する。
我々は、Chernoffの顔のカスタム適応をAI-Spectra; Chernoff Botsに使用しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.860042727037436
- License:
- Abstract: We present an approach, AI-Spectra, to leverage model multiplicity for interactive systems. Model multiplicity means using slightly different AI models yielding equally valid outcomes or predictions for the same task, thus relying on many simultaneous "expert advisors" that can have different opinions. Dealing with multiple AI models that generate potentially divergent results for the same task is challenging for users to deal with. It helps users understand and identify AI models are not always correct and might differ, but it can also result in an information overload when being confronted with multiple results instead of one. AI-Spectra leverages model multiplicity by using a visual dashboard designed for conveying what AI models generate which results while minimizing the cognitive effort to detect consensus among models and what type of models might have different opinions. We use a custom adaptation of Chernoff faces for AI-Spectra; Chernoff Bots. This visualization technique lets users quickly interpret complex, multivariate model configurations and compare predictions across multiple models. Our design is informed by building on established Human-AI Interaction guidelines and well know practices in information visualization. We validated our approach through a series of experiments training a wide variation of models with the MNIST dataset to perform number recognition. Our work contributes to the growing discourse on making AI systems more transparent, trustworthy, and effective through the strategic use of multiple models.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,対話型システムにおけるモデル多重性を活用するためのAI-Spectraを提案する。
モデル多重性とは、同じタスクに対して同等に有効な結果や予測をもたらす、わずかに異なるAIモデルを使用することである。
同じタスクに対して潜在的に異なる結果を生成する複数のAIモデルに対処することは、ユーザが対処することが難しい。
ユーザーがAIモデルを理解して識別するのに役立ち、必ずしも正しいというわけではなく、異なるかもしれない。
AI-Spectraは、モデル間のコンセンサスを最小化しつつ、モデル間のコンセンサスを検出するための認知作業を最小化しつつ、AIモデルが生成する結果を伝えるために設計されたビジュアルダッシュボードを使用することで、モデル多重性を活用する。
我々は、Chernoffの顔のカスタム適応をAI-Spectra; Chernoff Botsに使用しています。
この可視化技術により、ユーザーは複雑で多変量的なモデル構成を素早く解釈し、複数のモデル間で予測を比較することができる。
我々の設計は、確立された人間とAIのインタラクションガイドラインに基づいて、情報可視化の実践をよく知ることによって通知される。
我々は、MNISTデータセットを用いて幅広いモデルのバリエーションを訓練し、数値認識を行う一連の実験を通して、我々のアプローチを検証する。
私たちの研究は、複数のモデルの戦略的利用を通じて、AIシステムをより透明で信頼性があり、効果的にするための議論の高まりに貢献しています。
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