論文の概要: From Sea to System: Exploring User-Centered Explainable AI for Maritime Decision Support
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15084v1
- Date: Thu, 18 Sep 2025 15:42:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-19 17:26:53.307642
- Title: From Sea to System: Exploring User-Centered Explainable AI for Maritime Decision Support
- Title（参考訳）: 海からシステムへ: 海上意思決定支援のためのユーザ中心の説明可能なAIを探る
- Authors: Doreen Jirak, Pieter Maes, Armeen Saroukanoff, Dirk van Rooy,
- Abstract要約: 本稿では,海洋領域における効果的な人間-機械チーム構築の基盤として,説明可能なAI(XAI)の重要性を強調した。
本研究では,海洋専門家の信頼,ユーザビリティ,説明可能性に対する認識を捉えたドメイン固有調査を提案する。
我々の目的は、海運チームや海運チームのニーズに合わせた、ユーザ中心のXAIシステムの開発を奨励し、指導することである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As autonomous technologies increasingly shape maritime operations, understanding why an AI system makes a decision becomes as crucial as what it decides. In complex and dynamic maritime environments, trust in AI depends not only on performance but also on transparency and interpretability. This paper highlights the importance of Explainable AI (XAI) as a foundation for effective human-machine teaming in the maritime domain, where informed oversight and shared understanding are essential. To support the user-centered integration of XAI, we propose a domain-specific survey designed to capture maritime professionals' perceptions of trust, usability, and explainability. Our aim is to foster awareness and guide the development of user-centric XAI systems tailored to the needs of seafarers and maritime teams.
- Abstract（参考訳）: 自律技術が海事活動を形成するにつれ、AIシステムが意思決定を行う理由を理解することは、何を決めるかと同じくらい重要になる。
複雑で動的な海洋環境では、AIに対する信頼は、パフォーマンスだけでなく、透明性と解釈可能性にも依存する。
本稿では,情報監視と共通理解が不可欠である海上領域における効果的な人間機械チーム構築の基盤として,説明可能なAI(XAI)の重要性を強調した。
我々は,XAIのユーザ中心の統合を支援するために,海洋専門家の信頼,ユーザビリティ,説明可能性に対する認識を捉えたドメイン固有調査を提案する。
我々の目的は、海運チームや海運チームのニーズに合わせた、ユーザ中心のXAIシステムの開発を奨励し、指導することである。
関連論文リスト
- A Multi-Layered Research Framework for Human-Centered AI: Defining the Path to Explainability and Trust [2.4578723416255754]
人間中心型AI(HCAI)は人間の価値観との整合性を強調し、説明可能なAI(XAI)はAI決定をより理解しやすくすることで透明性を高める。
本稿では,HCAI と XAI を橋渡し,構造的説明可能性パラダイムを確立する新しい3層フレームワークを提案する。
我々の発見は、透明性、適応性、倫理的に整合したAIシステムを育成するHCXAI(Human-Centered Explainable AI)を前進させた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-14T01:29:30Z) - Engineering Trustworthy AI: A Developer Guide for Empirical Risk Minimization [53.80919781981027]
信頼できるAIのための重要な要件は、経験的リスク最小化のコンポーネントの設計選択に変換できる。
私たちは、AIの信頼性の新たな標準を満たすAIシステムを構築するための実用的なガイダンスを提供したいと思っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-25T07:53:32Z) - Trustworthy XAI and Application [0.0]
説明可能な人工知能(XAI)は信頼を構築する上で重要である。
XAIはAIシステムが確実に倫理的に機能することを保証します。
この記事では、XAIとその主な部分である透明性、説明可能性、信頼性について説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-22T16:10:10Z) - Combining AI Control Systems and Human Decision Support via Robustness and Criticality [53.10194953873209]
我々は、逆説(AE)の方法論を最先端の強化学習フレームワークに拡張する。
学習したAI制御システムは、敵のタンパリングに対する堅牢性を示す。
トレーニング/学習フレームワークでは、この技術は人間のインタラクションを通じてAIの決定と説明の両方を改善することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-03T15:38:57Z) - Towards Reconciling Usability and Usefulness of Explainable AI
Methodologies [2.715884199292287]
ブラックボックスAIシステムは、誤った判断を下すと、責任と説明責任の問題を引き起こす可能性がある。
説明可能なAI(XAI)は、開発者とエンドユーザの間の知識ギャップを埋めようとしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-13T01:08:49Z) - 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) - Cybertrust: From Explainable to Actionable and Interpretable AI (AI2) [58.981120701284816]
Actionable and Interpretable AI (AI2)は、AIレコメンデーションにユーザの信頼度を明確に定量化し視覚化する。
これにより、AIシステムの予測を調べてテストすることで、システムの意思決定に対する信頼の基盤を確立することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-26T18:53:09Z) - A User-Centred Framework for Explainable Artificial Intelligence in
Human-Robot Interaction [70.11080854486953]
本稿では,XAIのソーシャル・インタラクティブな側面に着目したユーザ中心型フレームワークを提案する。
このフレームワークは、エキスパートでないユーザのために考えられた対話型XAIソリューションのための構造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） (2021-09-27T09:56:23Z) - Knowledge-intensive Language Understanding for Explainable AI [9.541228711585886]
AIが主導する意思決定の仕方と、どの決定要因が含まれているかを理解することが不可欠である。
意思決定に直接関係する人間中心の説明を持つことは重要である。
人間が理解し、使用する明示的なドメイン知識を巻き込む必要がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-02T21:12:30Z)
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。