Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI

Core Concepts

AIシステムの不備を隠すことなく、ユーザーのエージェンシーを向上させるために、Seamful XAIデザインプロセスが提案されました。

Abstract

人間中心のXAI（HCXAI）と責任あるAI（RAI）の視点から、Seamful XAIデザインプロセスが導入され、43人の参加者によって85個のシームが生成されました。このプロセスは、ユーザーエージェンシーを強化し、説明可能性を向上させる効果的な方法であることが示されました。参加者は、破綻を予測し、シームを作成し、それらを選択して設計することに成功しました。さらに、このプロセスは他の製品コンテキストへの概念転送にも有効であり、参加者は自分自身の領域に新しいレンズを適用することができました。

Stats

プロセス中に生成された85個のシームがあります。
47個の関連するシームが選択されています。
最も人気のある破綻は「AIへの過度な依存」であり、最も人気のあるAIライフサイクル段階は「展開：AI予測の使用」です。

Quotes

"Making breakdown a goal-centered task is super effective." - 参加者(P19)
"The different stages also made the thinking process deliberative and structured." - 参加者(P29)
"The prompts for crafting were instrumental to frame and write out the seam in a productive way." - 参加者(P15)

Key Insights Distilled From

Seamful XAI

by Upol Ehsan,Q... at arxiv.org 03-07-2024

https://arxiv.org/pdf/2211.06753.pdf

Deeper Inquiries

質問1

「Seamful XAIデザインプロセス」は、さらなる進化を遂げる可能性があります。例えば、このプロセスをさらに拡張して、異なる産業や領域にも適用できるようにすることが考えられます。また、実際の製品開発やサービス提供の段階での実証実験を通じて、プロセスの効果的な適用方法や改善点を特定し、最適化することも重要です。

質問2

ユーザーエージェンシー向上や説明可能性向上へのアプローチに反対意見としては、「Seamful XAIデザインプロセス」が複雑化しすぎている場合やユーザーに負担をかけてしまう可能性がある点が挙げられます。また、一部の利用者からは新たな概念や手法への理解が難しいと感じる場合もあり得ます。

質問3

この記事から得られた知識や考え方を活用して想像力豊かな問題解決方法を考えることは十分可能です。例えば、「Seamful XAIデザインプロセス」で取り入れられたアドバーサリアル・シンキングや期待値 vs. 実際値比較などの手法を他の領域でも応用することで新たな視点から問題解決に取り組むことができます。その結果、革新的かつ効果的な解決策を導くことが可能です。