論文の概要: Exploring SAIG Methods for an Objective Evaluation of XAI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.08715v1
- Date: Mon, 09 Feb 2026 14:24:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-10 20:26:25.288096
- Title: Exploring SAIG Methods for an Objective Evaluation of XAI
- Title（参考訳）: XAIの客観的評価のためのSAIG手法の探索
- Authors: Miquel Miró-Nicolau, Gabriel Moyà-Alcover, Anna Arias-Duart,
- Abstract要約: 本稿では,Synthetic Artificial Intelligence Ground truth (SAIG)法の最初のレビューと解析を行う。
我々はこれらのアプローチを分類するための新しい分類法を導入し、異なるSAIG法を区別する7つの重要な特徴を特定した。
比較研究により,最も有効なXAI評価手法に対するコンセンサスの欠如が明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2935489377782705
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The evaluation of eXplainable Artificial Intelligence (XAI) methods is a rapidly growing field, characterized by a wide variety of approaches. This diversity highlights the complexity of the XAI evaluation, which, unlike traditional AI assessment, lacks a universally correct ground truth for the explanation, making objective evaluation challenging. One promising direction to address this issue involves the use of what we term Synthetic Artificial Intelligence Ground truth (SAIG) methods, which generate artificial ground truths to enable the direct evaluation of XAI techniques. This paper presents the first review and analysis of SAIG methods. We introduce a novel taxonomy to classify these approaches, identifying seven key features that distinguish different SAIG methods. Our comparative study reveals a concerning lack of consensus on the most effective XAI evaluation techniques, underscoring the need for further research and standardization in this area.
- Abstract（参考訳）: eXplainable Artificial Intelligence (XAI) 法の評価は急速に成長する分野であり,様々なアプローチが特徴である。
この多様性は、XAI評価の複雑さを強調しており、従来のAI評価とは異なり、説明に普遍的に正しい根拠が欠けているため、客観的評価が困難である。
この問題に対処するための有望な1つの方向は、XAI技術の直接評価を可能にするために人工的な地上真実を生成する、Synthetic Artificial Intelligence Ground truth (SAIG)メソッドと呼ばれるものを使用することである。
本稿では,SAIG法の最初のレビューと解析を行う。
我々はこれらのアプローチを分類するための新しい分類法を導入し、異なるSAIG法を区別する7つの重要な特徴を特定した。
我々の比較研究は、最も効果的なXAI評価技術に対するコンセンサスの欠如を明らかにし、この分野におけるさらなる研究と標準化の必要性を浮き彫りにしている。
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