Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI

Core Concepts

AI systems should embrace seams to enhance explainability and empower users.

Abstract

이 논문은 AI 시스템에서 'seams'을 채택하여 설명력을 향상시키고 사용자에게 권한을 부여하는 방법을 제안합니다. Seamful XAI 디자인 프로세스를 소개하고, breakdowns를 예측하고, seams를 만들고, seams를 사용자의 권한을 강화하기 위해 설계하는 방법을 설명합니다. 이 프로세스는 참가자들이 seams를 식별, 제작 및 설계하는 데 도움이 되었으며, 참가자들이 이러한 개념을 자신의 사용 사례로 전이하는 데 효과적이었습니다.

Introduction

• AI systems often hide seams, but embracing them can enhance user experience.

Mistakes in AI Systems

• Mistakes are inevitable due to technical limitations and sociotechnical gaps.
• Black-boxing AI systems can make user experience seamless but risks disempowering users.

Concept of Seamful XAI

• Seamful design can foster AI explainability by revealing and leveraging sociotechnical and infrastructural mismatches.
• Seamful XAI design process helps users foresee AI harms, identify reasons, and improve XAI and user agency.

Design Process

• Envisioning breakdowns, anticipating and crafting seams, designing with seams.
• Breakdowns are inevitable and reveal seams, which can be strategically revealed to support user agency.

Empirical Study

• Study with 43 AI practitioners and end-users showed effectiveness of Seamful XAI in enhancing explainability and user agency.

Stats

AI 시스템에서 'seams'을 채택하여 설명력을 향상시키고 사용자에게 권한을 부여하는 방법을 제안합니다.

Quotes

"Making breakdown a goal-centered task is super effective." - P19
"Seams are revealed through breakdowns." - P07

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

어떻게 AI 시스템에서 seams를 식별하고 활용할 수 있을까요?

AI 시스템에서 seams를 식별하고 활용하기 위해서는 Seamful XAI 디자인 프로세스를 따라야 합니다. 먼저, 시스템의 가능한 결함을 예측하고 이를 breakdowns로 정의해야 합니다. 그 다음, 이러한 breakdowns로부터 seams를 예측하고 식별하는 과정을 거쳐야 합니다. 이때 adversarial thinking을 활용하여 breakdowns가 발생하는 원인을 고민하고, AI의 라이프사이클 단계를 따라 seams를 추적해야 합니다. 마지막으로, seams를 설계에 활용하여 사용자의 결정력을 강화하는데 도움이 되는 seams를 선택해야 합니다. 이러한 과정을 통해 AI 시스템의 seams를 식별하고 활용할 수 있습니다.

Seamful XAI가 사용자에게 어떤 이점을 제공하며 설명력을 향상시킬 수 있을까요?

Seamful XAI는 사용자에게 AI 시스템의 결함을 노출시킴으로써 사용자의 이해력과 대응 능력을 향상시킵니다. 이를 통해 사용자는 AI 시스템이 왜 특정 결정을 내렸는지에 대한 이해를 얻을 수 있습니다. 또한, Seamful XAI는 사용자에게 행동가능성, 이의 제기 가능성, 그리고 적절한 적응을 통한 이용 가능성이라는 세 가지 차원의 사용자 에이전시를 강화합니다. 이를 통해 사용자는 AI 시스템의 작동 방식을 더 잘 이해하고, 필요한 조치를 취할 수 있게 됩니다. 또한, Seamful XAI는 AI 시스템의 설명력을 향상시켜 사용자가 시스템의 의사 결정 과정을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.

이 논문의 접근 방식을 다른 분야나 프로젝트에 적용할 수 있을까요?

이 논문의 접근 방식은 다른 분야나 프로젝트에도 적용할 수 있습니다. Seamful XAI 디자인 프로세스는 다양한 AI 시스템 및 기술을 다루는 프로젝트에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 분야에서 의사 결정을 지원하는 AI 시스템이나 금융 분야에서의 자동화된 은행 업무 시스템 등 다양한 분야에서 Seamful XAI를 적용하여 사용자에게 더 나은 이해력과 대응 능력을 제공할 수 있습니다. 또한, 이 접근 방식은 다른 분야의 AI 시스템 개발자 및 디자이너들에게 AI 시스템의 결함을 미리 예측하고 대응하는 방법을 제시하여 보다 책임감 있는 AI 시스템을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다.