論文の概要: Finding Uncommon Ground: A Human-Centered Model for Extrospective Explanations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.21571v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 07:59:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-30 17:08:55.859516
• Title: Finding Uncommon Ground: A Human-Centered Model for Extrospective Explanations
• Title（参考訳）: 普通でない地面を見つける:外見的説明のための人間中心モデル
• Authors: Laura Spillner, Nima Zargham, Mihai Pomarlan, Robert Porzel, Rainer Malaka,
• Abstract要約: AIエージェントは、説明が与えられるコンテキストだけでなく、個人とその好みに焦点を当てる必要があります。 本稿では,エージェントがユーザに対して提供した情報を,最も関連性の高い情報に基づいて調整する,パーソナライズされた説明手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.427385114802753
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The need for explanations in AI has, by and large, been driven by the desire to increase the transparency of black-box machine learning models. However, such explanations, which focus on the internal mechanisms that lead to a specific output, are often unsuitable for non-experts. To facilitate a human-centered perspective on AI explanations, agents need to focus on individuals and their preferences as well as the context in which the explanations are given. This paper proposes a personalized approach to explanation, where the agent tailors the information provided to the user based on what is most likely pertinent to them. We propose a model of the agent's worldview that also serves as a personal and dynamic memory of its previous interactions with the same user, based on which the artificial agent can estimate what part of its knowledge is most likely new information to the user.
• Abstract（参考訳）: AIにおける説明の必要性は、ブラックボックス機械学習モデルの透明性を高めたいという願望によって、ますます大きくなっている。 しかしながら、特定の出力につながる内部メカニズムに焦点を当てたそのような説明は、非専門家には適さないことが多い。 AIの説明に対する人間中心の視点を促進するために、エージェントは、説明が与えられるコンテキストだけでなく、個人とその好みに焦点を当てる必要がある。 本稿では,エージェントがユーザに対して提供した情報を,最も関連性の高い情報に基づいて調整する,パーソナライズされた説明手法を提案する。 エージェントのワールドビューのモデルを提案し、そのエージェントは、その知識のどの部分がユーザにとって最も新しい情報であるかを推定することができる。

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