論文の概要: Towards Rigorous Explainability by Feature Attribution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.15898v1
• Date: Fri, 17 Apr 2026 09:56:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-20 22:00:19.869592
• Title: Towards Rigorous Explainability by Feature Attribution
• Title（参考訳）: 特徴属性による厳密な説明可能性を目指して
• Authors: Olivier Létoffé, Xuanxiang Huang, Joao Marques-Silva,
• Abstract要約: 非象徴的な方法は厳密さを欠き、人間の意思決定者を誤解させる可能性がある。 機械学習の高度な利用において、厳密さの欠如は特に問題となる。 本稿では,XAIの厳密な象徴的手法を,非象徴的アプローチの代替として活用するための取り組みを概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.407319151576265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: For around a decade, non-symbolic methods have been the option of choice when explaining complex machine learning (ML) models. Unfortunately, such methods lack rigor and can mislead human decision-makers. In high-stakes uses of ML, the lack of rigor is especially problematic. One prime example of provable lack of rigor is the adoption of Shapley values in explainable artificial intelligence (XAI), with the tool SHAP being a ubiquitous example. This paper overviews the ongoing efforts towards using rigorous symbolic methods of XAI as an alternative to non-rigorous non-symbolic approaches, concretely for assigning relative feature importance.
• Abstract（参考訳）: 約10年間、複雑な機械学習(ML)モデルを説明する際には、象徴的でない方法が選択肢として選択されてきた。 残念ながら、そのような方法には厳格さがなく、人間の意思決定者を誤解させる可能性がある。 MLの高用法では、厳密さの欠如が特に問題となる。 証明可能な厳密さの欠如の1つの主要な例は、説明可能な人工知能(XAI)におけるShapley値の採用であり、ツールSHAPはユビキタスな例である。 本稿では,XAIの厳密な象徴的手法を,非厳密な非象徴的手法の代替として活用するための継続的な取り組みについて概説する。

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