論文の概要: Assessing Model-Agnostic XAI Methods against EU AI Act Explainability Requirements
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.09628v1
- Date: Thu, 19 Mar 2026 09:32:07 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-19 19:09:11.572594
- Title: Assessing Model-Agnostic XAI Methods against EU AI Act Explainability Requirements
- Title（参考訳）: EU AI Act Explainability 要件に対するモデルに依存しない XAI 手法の評価
- Authors: Francesco Sovrano, Giulia Vilone, Michael Lognoul,
- Abstract要約: 我々は、モデルに依存しないXAI法について研究し、その解釈可能性の特徴とAI法の要件を関連づける。
次に、XAI特性のエキスパートアセスメントを規制固有のコンプライアンススコアに集約する定性から質的なスコアリングフレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.376408511310322
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Explainable AI (XAI) has evolved in response to expectations and regulations, such as the EU AI Act, which introduces regulatory requirements on AI-powered systems. However, a persistent gap remains between existing XAI methods and society's legal requirements, leaving practitioners without clear guidance on how to approach compliance in the EU market. To bridge this gap, we study model-agnostic XAI methods and relate their interpretability features to the requirements of the AI Act. We then propose a qualitative-to-quantitative scoring framework: qualitative expert assessments of XAI properties are aggregated into a regulation-specific compliance score. This helps practitioners identify when XAI solutions may support legal explanation requirements while highlighting technical issues that require further research and regulatory clarification.
- Abstract（参考訳）: 説明可能なAI(XAI)は、AI駆動システムの規制要件を導入するEU AI Actのような、期待と規制に応えて進化してきた。
しかしながら、既存のXAI手法と社会の法的な要件との間には、持続的なギャップが残っており、EU市場におけるコンプライアンスへのアプローチに関する明確なガイダンスが残っていない。
このギャップを埋めるために、モデルに依存しないXAI手法を研究し、それらの解釈可能性の特徴とAI法の要件を関連づける。
次に、XAI特性の質的専門家評価を規制固有のコンプライアンススコアに集約する、質的から質的な評価フレームワークを提案する。
これにより、XAIソリューションが、さらなる研究と規制の明確化を必要とする技術的な問題を強調しながら、法的説明要求をサポートする可能性があるかどうかを、実践者が特定するのに役立つ。
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