Wie menschenzentrierte erklärbare KI-Schnittstellen entworfen und bewertet werden: Eine systematische Umfrage

Core Concepts

Trotz technologischer Durchbrüche hat die Forschung zu erklärbarer Künstlicher Intelligenz (XAI) nur begrenzt Erfolg bei der Bereitstellung der von Nutzern benötigten effektiven Erklärungen. Um die Benutzerfreundlichkeit, praktische Interpretierbarkeit und Wirksamkeit von XAI-Systemen für echte Nutzer zu verbessern, konzentriert sich der aufstrebende Bereich der erklärbaren Schnittstellen (EI) auf die Benutzeroberfläche und das Benutzererlebnis-Design von XAI.

Abstract

Die Studie präsentiert eine systematische Umfrage von 53 Veröffentlichungen, um aktuelle Trends in der Mensch-XAI-Interaktion und vielversprechende Richtungen für das EI-Design und die Entwicklung zu identifizieren. Dies ist eine der ersten systematischen Umfragen zur EI-Forschung. Die Umfrage zeigt, dass die überwiegende Mehrheit der XAI-Publikationen (84,9%) Menschen einbeziehen, um das XAI-System zu evaluieren, während nur 28,3% in der Analysephase Nutzer einbinden. Weniger als ein Drittel der XAI-Forschung hat vor der Entwicklung von XAI-Lösungen eine Form der Nutzerforschung durchgeführt. Bei der Gestaltung der EI-Schnittstellen verwenden die Forscher am häufigsten eine sequenzielle Informationsarchitektur (47,8%), bei der Informationen in einem linearen Ablauf präsentiert werden. Interaktive Schnittstellen, bei denen Nutzer Anweisungen geben können, sind am häufigsten (37,7%). Bei der Bewertung der EI-Schnittstellen konzentrieren sich die Forscher am meisten auf die Effektivität des Gesamtsystems (37,7%), gefolgt von der Fähigkeit der Nutzer, Aufgaben zu erfüllen (26,4%). Andere Aspekte wie Kontrolle oder Reaktionsfähigkeit der Nutzer werden seltener bewertet.

Stats

"Über 30% der Nutzer konnten die von XAI erzeugten Erklärungen nicht ausreichend gut verstehen, um sie selbst in relativ einfachen Aufgaben zu verwenden." "Eine signifikante Gruppe von Nutzern (über 30%) konnte die von XAI erzeugten Erklärungen nicht ausreichend gut verstehen, um sie selbst in relativ einfachen Aufgaben zu verwenden."

Quotes

"Trotz technologischer Durchbrüche hat die Forschung zu erklärbarer Künstlicher Intelligenz (XAI) nur begrenzt Erfolg bei der Bereitstellung der von Nutzern benötigten effektiven Erklärungen." "Um die Benutzerfreundlichkeit, praktische Interpretierbarkeit und Wirksamkeit von XAI-Systemen für echte Nutzer zu verbessern, konzentriert sich der aufstrebende Bereich der erklärbaren Schnittstellen (EI) auf die Benutzeroberfläche und das Benutzererlebnis-Design von XAI."

Key Insights Distilled From

How Human-Centered Explainable AI Interface Are Designed and Evaluated

by Thu Nguyen,A... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.14496.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Erkenntnisse aus der Kognitionswissenschaft und Sozialwissenschaft besser in das Design von erklärbaren KI-Schnittstellen integriert werden?

Um Erkenntnisse aus der Kognitionswissenschaft und Sozialwissenschaft effektiv in das Design von erklärbaren KI-Schnittstellen zu integrieren, ist es wichtig, die menschliche kognitive Verarbeitung und soziale Interaktion zu berücksichtigen. Hier sind einige Schritte, wie dies erreicht werden kann: Verständnis der menschlichen Denkprozesse: Durch die Anwendung von Erkenntnissen aus der Kognitionswissenschaft können Designer ein besseres Verständnis dafür entwickeln, wie Menschen Informationen verarbeiten, Muster erkennen und Entscheidungen treffen. Dieses Wissen kann genutzt werden, um die Präsentation von Erklärungen in KI-Schnittstellen so zu gestalten, dass sie den kognitiven Fähigkeiten der Nutzer entsprechen. Berücksichtigung sozialer Interaktionen: Die Sozialwissenschaften bieten Einblicke in die Art und Weise, wie Menschen miteinander kommunizieren, Erklärungen verstehen und Vertrauen aufbauen. Durch die Integration sozialwissenschaftlicher Erkenntnisse können Designer erklärbare KI-Schnittstellen entwickeln, die die sozialen Bedürfnisse und Erwartungen der Nutzer erfüllen. Partizipative Gestaltungsmethoden: Einbeziehung von Nutzern in den Designprozess von Anfang an, um sicherzustellen, dass die Schnittstellen ihren Bedürfnissen und Erwartungen entsprechen. Durch partizipative Gestaltungsmethoden können Erkenntnisse aus der Kognitionswissenschaft und Sozialwissenschaft direkt in das Design einfließen. Kontinuierliche Evaluation und Anpassung: Regelmäßige Evaluierung der KI-Schnittstellen mit Nutzern unterschiedlicher Expertiseniveaus, um sicherzustellen, dass sie effektiv und verständlich sind. Basierend auf dem Feedback können Anpassungen vorgenommen werden, um die Benutzererfahrung kontinuierlich zu verbessern. Durch die Integration von Erkenntnissen aus der Kognitionswissenschaft und Sozialwissenschaft in das Design von erklärbaren KI-Schnittstellen können Designer sicherstellen, dass die Schnittstellen benutzerzentriert, verständlich und effektiv sind.

Welche Herausforderungen ergeben sich, wenn Nutzer mit unterschiedlichem Expertisegrad in den Designprozess einbezogen werden?

Die Einbeziehung von Nutzern mit unterschiedlichem Expertisegrad in den Designprozess von erklärbaren KI-Schnittstellen kann zu verschiedenen Herausforderungen führen: Kommunikation und Verständnis: Nutzer mit unterschiedlichem Expertisegrad haben unterschiedliche Kenntnisse und Erfahrungen im Umgang mit KI-Systemen. Designer müssen sicherstellen, dass die Erklärungen in der Schnittstelle für alle Nutzer verständlich sind, unabhhängig von ihrem Fachwissen. Ansprüche und Erwartungen: Nutzer mit fortgeschrittener Expertise können detailliertere und spezifischere Erklärungen erwarten, während weniger erfahrene Nutzer möglicherweise einfachere und leicht verständliche Informationen bevorzugen. Designer müssen einen Mittelweg finden, um die Bedürfnisse aller Nutzer zu erfüllen. Usability und Benutzerfreundlichkeit: Die Gestaltung von KI-Schnittstellen, die sowohl für technisch versierte als auch für nicht-technisch versierte Nutzer geeignet sind, kann eine Herausforderung darstellen. Es ist wichtig, eine Balance zwischen Funktionalität und Benutzerfreundlichkeit zu finden. Feedback und Iteration: Unterschiedliche Nutzergruppen können unterschiedliche Anforderungen und Feedback geben. Designer müssen in der Lage sein, das Feedback zu interpretieren und die Schnittstelle entsprechend anzupassen, um die Bedürfnisse aller Nutzer zu berücksichtigen. Durch die Berücksichtigung dieser Herausforderungen und die Implementierung von nutzerzentrierten Designprinzipien können Designer sicherstellen, dass erklärbare KI-Schnittstellen für eine vielfältige Nutzergruppe zugänglich und nützlich sind.

Wie können erklärbare KI-Schnittstellen so gestaltet werden, dass sie auch für Nutzer ohne technisches Verständnis verständlich und nützlich sind?

Um erklärbare KI-Schnittstellen für Nutzer ohne technisches Verständnis verständlich und nützlich zu gestalten, sollten Designer folgende Ansätze berücksichtigen: Klare und verständliche Sprache: Vermeiden von Fachjargon und komplexen technischen Begriffen. Erklärungen sollten in einer klaren und einfachen Sprache verfasst sein, die für jeden Nutzer verständlich ist. Visuelle Unterstützung: Verwendung von Diagrammen, Grafiken und Visualisierungen, um komplexe Konzepte und Zusammenhänge verständlicher zu machen. Visuelle Darstellungen können Nutzern helfen, Informationen schneller zu erfassen und zu verarbeiten. Interaktive Elemente: Einbeziehung interaktiver Elemente wie Schaltflächen, Slider oder Filter, um Nutzern die Möglichkeit zu geben, die Erklärungen nach ihren Bedürfnissen anzupassen und zu erkunden. Schrittweise Erklärungen: Präsentation von Erklärungen in kleinen, leicht verdaulichen Schritten, um Überforderung zu vermeiden. Nutzern ohne technisches Verständnis sollte die Möglichkeit gegeben werden, die Informationen schrittweise zu erfassen. Feedback und Rückfragen: Einbindung von Feedbackmechanismen und die Möglichkeit für Nutzer, Rückfragen zu stellen, um sicherzustellen, dass sie die Erklärungen vollständig verstanden haben. Dies fördert die Interaktion und das Verständnis. Benutzerzentrierter Designprozess: Einbeziehung von Nutzern ohne technisches Verständnis in den Designprozess, um sicherzustellen, dass ihre Bedürfnisse und Anforderungen berücksichtigt werden. Durch nutzerzentriertes Design können erklärbare KI-Schnittstellen besser an die Zielgruppe angepasst werden. Durch die Umsetzung dieser Designprinzipien können erklärbare KI-Schnittstellen auch für Nutzer ohne technisches Verständnis zugänglich und nützlich gestaltet werden.