論文の概要: Explanation User Interfaces: A Systematic Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.20085v1
• Date: Mon, 26 May 2025 15:00:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:43.536031
• Title: Explanation User Interfaces: A Systematic Literature Review
• Title（参考訳）: 解説 ユーザインタフェース: 体系的な文献レビュー
• Authors: Eleonora Cappuccio, Andrea Esposito, Francesco Greco, Giuseppe Desolda, Rosa Lanzilotti, Salvatore Rinzivillo,
• Abstract要約: ユーザへの説明の提示は簡単ではなく、しばしばシステムの設計プロセスの二次的な側面として残される。 本稿では,XUI(Systematic Literature Review on Explanation User Interfaces)を,学術文献におけるソリューションと設計ガイドラインのより深い理解を得るために提案する。 我々はまた、XUIの設計と評価において実践者や学者を導くために、Human-cEnteRed DevelopmentMent of Explainable User InterfaceS (HERMES)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.8032298282965025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Artificial Intelligence (AI) is one of the major technological advancements of this century, bearing incredible potential for users through AI-powered applications and tools in numerous domains. Being often black-box (i.e., its decision-making process is unintelligible), developers typically resort to eXplainable Artificial Intelligence (XAI) techniques to interpret the behaviour of AI models to produce systems that are transparent, fair, reliable, and trustworthy. However, presenting explanations to the user is not trivial and is often left as a secondary aspect of the system's design process, leading to AI systems that are not useful to end-users. This paper presents a Systematic Literature Review on Explanation User Interfaces (XUIs) to gain a deeper understanding of the solutions and design guidelines employed in the academic literature to effectively present explanations to users. To improve the contribution and real-world impact of this survey, we also present a framework for Human-cEnteRed developMent of Explainable user interfaceS (HERMES) to guide practitioners and academics in the design and evaluation of XUIs.
• Abstract（参考訳）: AI(Artificial Intelligence, 人工知能)は今世紀の主要な技術進歩の1つで、多くのドメインでAIを使ったアプリケーションやツールによって、ユーザにとって信じられないほど大きな可能性を秘めている。 多くの場合、ブラックボックス(つまり意思決定プロセスは理解できない)であるため、開発者は通常、eXplainable Artificial Intelligence (XAI)技術を使ってAIモデルの振る舞いを解釈し、透明で公正で信頼性があり、信頼に値するシステムを生成する。 しかし、ユーザへの説明の提示は簡単ではなく、システム設計プロセスの二次的な側面としてしばしば残され、エンドユーザにとって役に立たないAIシステムに繋がる。 本稿では,ユーザインタフェース(XUI)に関する体系的文献レビューを行い,学術文献で採用されているソリューションと設計ガイドラインをより深く理解し,ユーザへの説明を効果的に提示する。 また、この調査の貢献と実世界への影響を改善するために、XUIの設計と評価において実践者や学者を指導するHuman-cEnteRed DevelopmentMent of Explainable User InterfaceS (HERMES)を提案する。

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