論文の概要: Integrating Evidence into the Design of XAI and AI-based Decision Support Systems: A Means-End Framework for End-users in Construction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14209v1
• Date: Tue, 17 Dec 2024 13:02:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:30:21.251644
• Title: Integrating Evidence into the Design of XAI and AI-based Decision Support Systems: A Means-End Framework for End-users in Construction
• Title（参考訳）: XAIとAIに基づく意思決定支援システムの設計にエビデンスを統合する:構築におけるエンドユーザーのための平均エンドフレームワーク
• Authors: Peter . E. D. Love, Jane Matthews, Weili Fang, Hadi Mahamivanan,
• Abstract要約: 本稿では,説明可能な人工知能機器を裏付ける理論的エビデンスに基づく手段エンドフレームワークを開発する。 建設やその他の工学分野でも使用できることが示唆されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1999925939110439
• License:
• Abstract: A narrative review is used to develop a theoretical evidence-based means-end framework to build an epistemic foundation to uphold explainable artificial intelligence instruments so that the reliability of outcomes generated from decision support systems can be assured and better explained to end-users. The implications of adopting an evidence-based approach to designing decision support systems in construction are discussed with emphasis placed on evaluating the strength, value, and utility of evidence needed to develop meaningful human explanations for end-users. While the developed means-end framework is focused on end-users, stakeholders can also utilize it to create meaningful human explanations. However, they will vary due to their different epistemic goals. Including evidence in the design and development of explainable artificial intelligence and decision support systems will improve decision-making effectiveness, enabling end-users' epistemic goals to be achieved. The proposed means-end framework is developed from a broad spectrum of literature. Thus, it is suggested that it can be used in construction and other engineering domains where there is a need to integrate evidence into the design of explainable artificial intelligence and decision support systems.
• Abstract（参考訳）: 物語レビューは、決定支援システムから生成された結果の信頼性を保証し、エンドユーザによりよく説明できるように、説明可能な人工知能機器を支えるための認識基盤を構築するための理論的エビデンスベースの手段エンドフレームワークを開発するために使用される。 建設における意思決定支援システムの設計にエビデンスに基づくアプローチを採用することは、エンドユーザーにとって有意義な人的説明を開発するために必要なエビデンスの強さ、価値、有用性を評価することに重点を置いている。 開発された平均的なフレームワークはエンドユーザーに焦点を当てているが、利害関係者はそれを利用して有意義な人間的説明を作成することもできる。 しかし、それらは異なる認識的目標によって異なる。 説明可能な人工知能と意思決定支援システムの設計と開発におけるエビデンスを含めると、意思決定の有効性が向上し、エンドユーザの認識目標が達成される。 提案手法は,幅広い文献から開発されている。 したがって、説明可能な人工知能や意思決定支援システムの設計にエビデンスを統合する必要がある場合、建設や他の工学領域で使用できることが示唆された。

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