論文の概要: A Unified Framework for Evaluating the Effectiveness and Enhancing the Transparency of Explainable AI Methods in Real-World Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03884v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 05:30:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:41:12.472061
• Title: A Unified Framework for Evaluating the Effectiveness and Enhancing the Transparency of Explainable AI Methods in Real-World Applications
• Title（参考訳）: 実世界の応用における説明可能なAI手法の有効性評価と透明性向上のための統一フレームワーク
• Authors: Md. Ariful Islam, M. F. Mridha, Md Abrar Jahin, Nilanjan Dey,
• Abstract要約: AIモデルの特徴である"ブラックボックス"は、解釈可能性、透明性、信頼性を制約する。 本研究では,AIモデルによる説明の正確性,解釈可能性,堅牢性,公正性,完全性を評価するための統合XAI評価フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0681376988193843
• License:
• Abstract: The rapid advancement of deep learning has resulted in substantial advancements in AI-driven applications; however, the "black box" characteristic of these models frequently constrains their interpretability, transparency, and reliability. Explainable artificial intelligence (XAI) seeks to elucidate AI decision-making processes, guaranteeing that explanations faithfully represent the model's rationale and correspond with human comprehension. Despite comprehensive research in XAI, a significant gap persists in standardized procedures for assessing the efficacy and transparency of XAI techniques across many real-world applications. This study presents a unified XAI evaluation framework incorporating extensive quantitative and qualitative criteria to systematically evaluate the correctness, interpretability, robustness, fairness, and completeness of explanations generated by AI models. The framework prioritizes user-centric and domain-specific adaptations, hence improving the usability and reliability of AI models in essential domains. To address deficiencies in existing evaluation processes, we suggest defined benchmarks and a systematic evaluation pipeline that includes data loading, explanation development, and thorough method assessment. The suggested framework's relevance and variety are evidenced by case studies in healthcare, finance, agriculture, and autonomous systems. These provide a solid basis for the equitable and dependable assessment of XAI methodologies. This paradigm enhances XAI research by offering a systematic, flexible, and pragmatic method to guarantee transparency and accountability in AI systems across many real-world contexts.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングの急速な進歩は、AI駆動型アプリケーションに大きな進歩をもたらしたが、これらのモデルの特徴である「ブラックボックス」は、その解釈可能性、透明性、信頼性をしばしば制限している。 説明可能な人工知能(XAI)は、AIの意思決定プロセスを解明し、説明がモデルの理論的根拠を忠実に表現し、人間の理解に対応することを保証する。 XAIにおける包括的な研究にもかかわらず、多くの現実世界のアプリケーションにおけるXAI技術の有効性と透明性を評価するための標準化手続きにおいて、大きなギャップが続いている。 本研究では,AIモデルによる説明の正確性,解釈可能性,堅牢性,公正性,完全性を体系的に評価するために,広範囲な量的および質的基準を取り入れた統一XAI評価フレームワークを提案する。 このフレームワークは、ユーザー中心およびドメイン固有の適応を優先し、それによって、必須ドメインにおけるAIモデルのユーザビリティと信頼性が向上する。 既存の評価プロセスの欠陥に対処するために,データ読み込み,説明開発,徹底的な手法評価を含む,定義されたベンチマークと体系的な評価パイプラインを提案する。 提案された枠組みの妥当性と多様性は、医療、金融、農業、自律システムのケーススタディによって証明されている。 これらは、XAI方法論の公平で信頼性の高い評価の基礎となる。 このパラダイムは、多くの現実世界のコンテキストにわたるAIシステムの透明性と説明責任を保証するために、体系的で柔軟で実践的な方法を提供することで、XAI研究を強化する。

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