Fugu-MT 論文翻訳(概要): Transparent AI: The Case for Interpretability and Explainability

論文の概要: Transparent AI: The Case for Interpretability and Explainability

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23535v1
Date: Thu, 31 Jul 2025 13:22:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.813624
Title: Transparent AI: The Case for Interpretability and Explainability
Title（参考訳）: Transparent AI: 解釈可能性と説明可能性
Authors: Dhanesh Ramachandram, Himanshu Joshi, Judy Zhu, Dhari Gandhi, Lucas Hartman, Ananya Raval,
Abstract要約: 多様な分野にわたる実践的解釈可能性アプリケーションから学んだ重要な洞察と教訓を提示する。本稿では、AI成熟度のさまざまな段階において、組織に適した実行可能な戦略と実装ガイダンスを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1505692475853115
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: As artificial intelligence systems increasingly inform high-stakes decisions across sectors, transparency has become foundational to responsible and trustworthy AI implementation. Leveraging our role as a leading institute in advancing AI research and enabling industry adoption, we present key insights and lessons learned from practical interpretability applications across diverse domains. This paper offers actionable strategies and implementation guidance tailored to organizations at varying stages of AI maturity, emphasizing the integration of interpretability as a core design principle rather than a retrospective add-on.
Abstract（参考訳）: 人工知能システムは、セクター全体にわたる高い意思決定をますます通知するようになっているため、透明性は責任と信頼できるAI実装の基礎となっている。 AI研究を推進し、業界採用を可能にするための指導的機関としての役割を活用することで、さまざまな領域にわたる実践的解釈可能性アプリケーションから学んだ重要な洞察と教訓を提供する。本稿では、AI成熟度の異なる段階の組織に適した実行可能な戦略と実装ガイダンスを提供し、インタプリタビリティの統合をレトロスペクティブアドオンではなく、コア設計原則として強調する。

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