論文の概要: Rhetorical XAI: Explaining AI's Benefits as well as its Use via Rhetorical Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09862v1
- Date: Wed, 14 May 2025 23:57:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.141523
- Title: Rhetorical XAI: Explaining AI's Benefits as well as its Use via Rhetorical Design
- Title(参考訳): 修辞的XAI:AIのメリットと修辞的設計による利用を説明する
- Authors: Houjiang Liu, Yiheng Su, Matthew Lease,
- Abstract要約: 本稿では,レトリックデザインを記述可能な人工知能(XAI)システムに組み込むことによる潜在的なメリットについて考察する。
Rhetoric Designは、AIシステムとユーザ間の説明のコミュニケーション的役割を分析するための有用なフレームワークを提供する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.386401892906348
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper explores potential benefits of incorporating Rhetorical Design into the design of Explainable Artificial Intelligence (XAI) systems. While XAI is traditionally framed around explaining individual predictions or overall system behavior, explanations also function as a form of argumentation, shaping how users evaluate system perceived usefulness, credibility, and foster appropriate trust. Rhetorical Design offers a useful framework to analyze the communicative role of explanations between AI systems and users, focusing on: (1) logical reasoning conveyed through different types of explanations, (2) credibility projected by the system and its developers, and (3) emotional resonance elicited in users. Together, these rhetorical appeals help us understand how explanations influence user perceptions and facilitate AI adoption. This paper synthesizes design strategies from prior XAI work that align with these three rhetorical appeals and highlights both opportunities and challenges of integrating rhetorical design into XAI design.
- Abstract(参考訳): 本稿では,レトリックデザインを記述可能な人工知能(XAI)システムに組み込むことによる潜在的なメリットについて考察する。
XAIは伝統的に、個々の予測やシステム全体の振る舞いを説明することを中心に構成されているが、説明は議論の一形態として機能し、ユーザがシステムの有用性、信頼性、適切な信頼をいかに評価するかを形作る。
レオティカルデザインは,(1)異なるタイプの説明を通して伝達される論理的推論,(2)システムとその開発者によって投影される信頼性,(3)ユーザによって引き起こされる感情的共鳴など,AIシステムとユーザ間の説明のコミュニケーション的役割を分析する上で有用なフレームワークを提供する。
これらの修辞的な魅力は、説明がユーザーの知覚にどのように影響し、AIの採用を促進するかを理解するのに役立つ。
本稿では,これら3つの修辞的魅力と整合した先行XAI作業からデザイン戦略を合成し,修辞的デザインをXAI設計に統合する機会と課題を強調した。
関連論文リスト
- AI Automatons: AI Systems Intended to Imitate Humans [54.19152688545896]
人々の行動、仕事、能力、類似性、または人間性を模倣するように設計されたAIシステムが増加している。
このようなAIシステムの研究、設計、展開、可用性は、幅広い法的、倫理的、その他の社会的影響に対する懸念を喚起している。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-04T03:55:38Z) - How Human-Centered Explainable AI Interface Are Designed and Evaluated: A Systematic Survey [48.97104365617498]
Em Explainable Interfaces (EIs) の登場する領域は,XAI のユーザインターフェースとユーザエクスペリエンス設計に重点を置いている。
本稿では,人間とXAIの相互作用の現在の動向と,EI設計・開発に向けた将来的な方向性を明らかにするために,53の出版物を体系的に調査する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-21T15:44:56Z) - Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI [59.89011292395202]
AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。
本稿では, 社会工学的・インフラ的ミスマッチを明らかにすることにより, シームレスな設計がAIの説明可能性を高めることを提案する。
43人のAI実践者と実際のエンドユーザでこのプロセスを探求します。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-12T21:54:05Z) - Behaviour Trees for Conversational Explanation Experiences [1.5257668132713955]
本稿では、ユーザがXAIシステムと対話して、説明戦略によって満たされた複数の説明要求を満たす方法に焦点を当てる。
対話型説明体験を対話モデルとしてモデル化する。
実世界のユースケースを用いた評価では、BTには、モデリングや説明経験の取得に自然に寄与する多くの特性がある。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-11T18:39:38Z) - Towards Human Cognition Level-based Experiment Design for Counterfactual
Explanations (XAI) [68.8204255655161]
XAI研究の重点は、より理解を深めるために、より実践的な説明アプローチに変わったようだ。
認知科学研究がXAIの進歩に大きく影響を与える可能性のある領域は、ユーザの知識とフィードバックを評価することである。
本研究では,異なる認知レベルの理解に基づく説明の生成と評価を実験する枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-31T19:20:22Z) - Towards Large-Scale Interpretable Knowledge Graph Reasoning for Dialogue
Systems [109.16553492049441]
よりスケーラブルで一般化可能な対話システムに知識推論機能を組み込む新しい手法を提案する。
我々の知識を最大限に活用するために、変圧器モデルが微分可能な知識グラフを解析して応答を生成するのは、これが初めてである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-20T17:51:49Z) - Explainable Artificial Intelligence (XAI) for Increasing User Trust in
Deep Reinforcement Learning Driven Autonomous Systems [0.8701566919381223]
我々は3つの説明を提供する説明可能な人工知能(XAI)フレームワークを提供する。
我々は,XAIフレームワークのユーザインタフェースを作成し,その有効性を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-07T16:38:43Z) - Explanation Ontology: A Model of Explanations for User-Centered AI [3.1783442097247345]
説明はしばしば、原則的でないポストホックな方法でAIシステムに追加されている。
これらのシステムの採用が拡大し、ユーザ中心の説明可能性に重点を置いているため、説明可能性について第一の考慮事項として扱う構造的表現が必要である。
我々は,説明の役割,システムとユーザ属性の双方をモデル化するための説明オントロジーを設計し,異なる文献に基づく説明型の範囲を設計する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-04T03:53:35Z) - A general framework for scientifically inspired explanations in AI [76.48625630211943]
我々は、AIシステムの説明を実装可能な一般的なフレームワークの理論的基盤として、科学的説明の構造の概念をインスタンス化する。
このフレームワークは、AIシステムの"メンタルモデル"を構築するためのツールを提供することを目的としている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-02T10:32:21Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。