Core Concepts
人々は他者や自律車両についての情報を評価する際に、目的論的な概念を使用し、特に意図的な立場を取ることが示唆される。
Abstract
XAIシステムの説明は理解可能で行動に影響を与える必要がある。
認知科学からのアプローチが人々が期待する説明形式とその評価方法に影響を与える。
2つの調査で、参加者は自律車両の行動に対して機械的、対事実的、または目的論的な口頭説明を生成し、評価した。
参加者は機械的および目的論的な説明を対事実的な説明よりも高い品質として評価した。
目視された目的性が品質と信頼性の最良の予測因子であった。
Foundations
XAIシステムへの透明性向上が重要。
人間中心のXAIへの関心増大。
要因や結果に関連する因果関係が重要。
Survey Methodology
第1サーベイでは54人が参加し、第2サーベイでは356人が参加。
参加者はオンラインクラウドソーシングプラットフォームProlificから募集された。
ビデオシナリオを使用して自律車両の行動に関する口頭説明を収集。
Stats
人々は他者や自律車両についての情報を評価する際に、目的論的な概念を使用し、特に意図的な立場を取ることが示唆される。