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人工知能の説明可能性(xAI)における理想化と欺瞞的な説明の分離


核心的な概念
人工知能の説明可能性(xAI)は、ブラックボックスモデルの理解を確立するために重要であるが、現在のxAI手法は誤りを含んでおり、操作される可能性がある。しかし、科学における理想化の実践は、意図的な歪みを含むにもかかわらず、成功している。したがって、xAIにおける理想化の成功と失敗を分離する必要がある。
要約
この論文では、人工知能の説明可能性(xAI)を理想化の問題として再概念化し、理想化の成功と失敗を分離するSIDEs(Separating Idealization from Deceptive Explanations)フレームワークを提案している。 まず、自然科学における理想化の実践と正当化の概念を紹介する。特に、最小限の理想化(MinI)理論に焦点を当て、これがxAIの目的と方法論に似ていることを示す。 次に、SIDEsフレームワークの4つのステップを説明する: 目的: xAIの目的(認識論的、倫理的など)を明確にする。 理想化の実践: xAIがどのような理想化の実践に従っているかを特定する。 理想と規則: 理想化の実践を支える規範と規則を特定し、それらが適切に運用されているかを評価する。 ユーザー向け説明: ユーザーに提示される説明が理想化の目的と整合しているかを評価する。 最後に、特徴量重要度手法とカウンターファクチュアル説明手法に対するSIDEsの適用例を示し、理想化の失敗と成功の可能性を議論する。また、理想化の失敗を成功に変える方法として、別の理想化実践の採用や、xAIに固有の新しい理想化実践の開発について提案する。
統計
理想気体の法則は、粒子間の相互作用を無視するという歪みを含むにもかかわらず、非常に成功している。 オランダの窒素汚染モデルは、道路からの汚染を5km以内に限定するという歪みを含んでいたが、これは失敗であり後に修正された。 特徴量重要度手法は、ブラックボックスモデルの予測と85%程度の一致しか示せず、操作に弱いことが明らかになっている。
引用
"理想気体の法則は、依然として非常に成功している - 意図的な歪みを含む高度に成功した理想化である。" "しかし、オランダの窒素汚染モデルの理想化は問題があり、修正が必要だった。何が理想化の成功と失敗を決めるのか?" "xAI手法は、必ず間違っているという主張は、単なる虚偽性や忠実性の欠如では説明できない。"

から抽出された重要な洞察

by Emily Sulliv... arxiv.org 04-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.16534.pdf
SIDEs: Separating Idealization from Deceptive Explanations in xAI

深い調査

理想化の成功と失敗を決める要因は何か?

理想化の成功と失敗は、主に目的、理想、およびルールによって決定されます。理想化の目的が達成されるかどうかは、xAI方法が特定の文脈で果たすべき目的に適合しているかどうかにかかっています。また、理想化の実践がその目的に適合しているかどうかも重要です。さらに、理想化のルールがその理想に適合しているかどうかも評価されます。成功した理想化は、これらの要素がすべて一致している場合に起こります。一方、失敗した理想化は、これらの要素のいずれかが一致せず、目的や理想に適合していない場合に発生します。

xAIにおける理想化の実践は自然科学とどのように異なるのか?

xAIにおける理想化の実践は、自然科学と異なる点がいくつかあります。自然科学では、理想化はしばしば複雑な現象を単純化するために使用されますが、xAIではブラックボックスモデルの動作を理解するために使用されます。自然科学では、理想化は一般的により広範な一般性を捉えるために使用されますが、xAIでは特定の局所的な説明に焦点を当てるために使用されます。さらに、xAIの理想化は、異なるステークホルダーに対して異なる説明を提供する必要があるという点でも自然科学と異なります。

xAIに固有の新しい理想化実践はどのようなものが考えられるか?

xAIに固有の新しい理想化実践として、複数モデル理想化(MMI)が考えられます。MMIは、複数のモデルを使用し、各モデルが特定の現象の一つの側面やトレードオフを捉えるようにする理想化実践です。MMIは、各モデルが異なるトレードオフを探求し、一緒にブラックボックスモデルがどのように意思決定を行うかを捉えます。MMIは、各個々のモデルに欠点があるかもしれませんが、それらのモデルの集合体は理解を提供することができます。MMIは、異なるステークホルダーに異なる説明を提供する必要がある場合に有用です。ただし、MMIを実装する際には、異なるモデルをどのように重み付けするかなどの課題があります。また、複数の異なる説明を提供することが混乱や認知負荷を引き起こす可能性があるため、MMIは一般的な使用以外のエンジニアリングモデル監査の設定で有用かもしれません。
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