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核心概念
XAIシステムのユーザビリティ、実用的な解釈可能性、および効果を向上させるために、説明可能なインターフェース（EI）の設計と開発に焦点を当てた研究。
要約
この論文は53の出版物を体系的に調査し、人間-XAI相互作用の現在のトレンドとEIデザインおよび開発の有望な方向を特定する。XAIアルゴリズムが何を説明すべきかに焦点を当てる一方で、EI研究は特定のユーザーグループに対して効果的な方法でどのように説明するかに関するもの。EI研究は本質的にユーザー/人間中心であり、実際のユーザーのニーズにより適したXAIを設計する方法について多くの基本的な問題を浮き彫りにします。
1. 導入
- XAI（eXplainable AI）研究分野が透明性と信頼性を高めることでAIおよび機械学習（ML）を人間らしくすることが目指されている。
- XAIシステムは技術的説明力で重要な進展を遂げているが、実際のユーザーが必要とする効果的な説明を生成することに限界がある。
- ユーザーがXAI説明内容を十分理解して使用できるかどうか不確実性が残っている。
2. 関連作業
- XAI分野では一般的なトレンドや機会に関する多数のレビュー記事が存在している。
- XAI研究全体ではなく、XAI研究デザイン側面に焦点を当てたレビュー記事は比較的少数で最近登場している。
3. 方法
- 現在行われている人間中心XAIシステム（特にEI）設計および評価方法を理解するため、53件の出版物から情報抽出しました。
- 出版物は主要部分だけでなく、EI全体も評価されました。
4. 結果
- EIデザイン要件：視覚階層や必要機能。多くは複数回答やグローバル概要表示が求められています。
- EIデザイン結果：情報アーキテクチャや対話型タイプ。主流は順次情報アーキテクチャです。
- 評価メトリクス：透明性や効果性等。主流はシステム効果です。
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How Human-Centered Explainable AI Interface Are Designed and Evaluated
統計
XAIシステムは低解釈性問題から生じた黒箱型機械学習モデルと無関係アプローチを採用しています。
主流評価メトリクスはシステム効果です。
引用
"最近ではHCIコミュニティから成長し始めたエキサイタブル・インタフェース・デザインおよび開発へ関心が高まっています" - Chromik et al.
深掘り質問
この論文以外でもっと深く議論されていることは何ですか？
他の研究では、XAIシステムの透明性や説明可能性に焦点を当てたさまざまなアプローチが議論されています。例えば、一部の研究では、機械学習モデルがどのように意思決定を行うかを可視化する手法や、ユーザーがモデルの予測結果を理解しやすくするためのインタラクティブなUI設計について詳しく掘り下げられています。また、XAIシステムが人間中心であるべきだという主張や、実際のユーザー体験に焦点を当てた研究もあります。さらに、説明可能なインタフェース（EI）設計における異なる情報アーキテクチャや相互作用タイプに関する新しい洞察も提供されています。
この論文の視点に反対する意見は何ですか？
この論文では、「eXplainable AI」（XAI）システムとその人間中心的側面である「Explainable Interfaces」（EI）設計および評価方法が重要視されています。しかし、一部の批評家はXAIシステム自体が必要以上に技術的であり、「黒箱」として捉えられることから逸脱していると主張しています。彼らは単純化した説明よりも高度な専門知識を持つエキスパート向けではなく、広範囲な利用者層向けのわかりやすい説明方法へのニーズが高まっていると指摘しています。
この論文から着想した別々だけど深く関連した質問は何ですか？
XAIシステム開発時におけるドメインエキスパートやML/AIエキスパート参加者グループ選定方法
説明可能性インタフェース（EI）デザイン時における情報アーキテクチャ選択基準
ユーザビリティ評価メトリック類型ごとの効果的使用方法
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