Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI

핵심 개념

Seamful XAI ermöglicht die proaktive Identifizierung von Fehlern und die Gestaltung von KI-Systemen zur Verbesserung der Erklärbarkeit und Benutzeragentur.

초록

Die Studie untersucht die Integration von Seamful Design in Explainable AI (XAI) und zeigt, wie die Konzepte von Seams genutzt werden können, um Benutzeragentur und Erklärbarkeit zu verbessern. Die Forscher präsentieren einen Designprozess, der es den Beteiligten ermöglicht, Seams zu identifizieren, zu gestalten und mit ihnen zu arbeiten. Dieser Prozess umfasst die Antizipation von Fehlern, das Entwickeln von Seams entlang des Lebenszyklus von KI-Systemen und das Filtern und Gestalten von Seams, um die Benutzeragentur zu stärken. Die Studie zeigt, wie dieser Prozess erfolgreich auf verschiedene Anwendungsfälle übertragen werden kann, um die Erklärbarkeit und Benutzererfahrung zu verbessern.
Struktur:

Einführung
Nahtloses und nahtloses Design
Menschenzentrierte Erklärbare KI
Verantwortliche KI in der Praxis
Seamful XAI Designprozess
Methoden: Empirische Studie zur Anwendung des Designprozesses
Ergebnisse

통계

"Mistakes in AI systems are inevitable."
"Seamless design can be a double-edged sword."
"Seamful design prioritizes configurability, user appropriation, and revelation of complexity."
"Seams are revealed through system breakdowns."
"Seams can be strategically revealed to support user agency."

인용구

"No real-world technology follows the golden path."
"The process was broken down into bite-sized pieces."
"The process was teachable and generalizable to a lot of AI use cases."

핵심 통찰 요약

Seamful XAI

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

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

더 깊은 질문

Wie kann die Integration von Seamful Design in KI-Systeme die Benutzererfahrung verbessern?

Die Integration von Seamful Design in KI-Systeme kann die Benutzererfahrung verbessern, indem sie den Benutzern ermöglicht, die Technologie besser zu verstehen und zu nutzen. Durch die bewusste Offenlegung von "Seams" oder Mismatches zwischen den Designannahmen und der tatsächlichen Nutzung können Benutzer ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise des Systems entwickeln. Dies kann dazu beitragen, Vertrauen aufzubauen und die Akzeptanz der KI-Technologie zu fördern. Indem Benutzer die Seams kennen, können sie auch besser informierte Entscheidungen treffen und gegebenenfalls gegen die Empfehlungen des Systems vorgehen. Dies erhöht die Benutzerkontrolle und -autonomie, was wiederum die Benutzerzufriedenheit und -akzeptanz verbessern kann.

Welche Herausforderungen könnten bei der proaktiven Identifizierung von Fehlern auftreten?

Bei der proaktiven Identifizierung von Fehlern in KI-Systemen können verschiedene Herausforderungen auftreten. Eine der Hauptprobleme besteht darin, dass es schwierig sein kann, alle potenziellen Fehlerquellen im Voraus zu antizipieren. KI-Systeme sind komplex und interagieren mit einer Vielzahl von Variablen, was es schwierig macht, alle möglichen Mismatches oder Seams vorherzusagen. Darüber hinaus können technische Einschränkungen, unvorhergesehene Verhaltensweisen der Benutzer und sich ändernde Umgebungen zusätzliche Schwierigkeiten bei der proaktiven Fehleridentifizierung verursachen. Es erfordert daher eine gründliche Analyse, Expertenwissen und eine systematische Herangehensweise, um potenzielle Fehler frühzeitig zu erkennen und zu adressieren.

Inwiefern könnte die Konzeption von Seams in anderen Branchen außerhalb der KI nützlich sein?

Die Konzeption von Seams kann auch in anderen Branchen außerhalb der KI nützlich sein, insbesondere in komplexen technologischen Systemen oder soziotechnischen Umgebungen. Zum Beispiel könnten in der Gesundheitsbranche Seams dazu beitragen, die Interaktion zwischen medizinischen Fachkräften und digitalen Gesundheitslösungen zu verbessern, indem sie potenzielle Mismatches in der Diagnose oder Behandlung aufdecken. In der Finanzbranche könnten Seams dazu beitragen, die Transparenz und Verständlichkeit von Finanzprodukten für Verbraucher zu erhöhen, indem sie die zugrunde liegenden Annahmen und Entscheidungsprozesse offenzulegen. In der Automobilbranche könnten Seams dazu beitragen, die Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit von autonomen Fahrzeugen zu verbessern, indem sie potenzielle Fehlerquellen oder Unstimmigkeiten in den Systemen aufzeigen. Insgesamt kann die Konzeption von Seams in verschiedenen Branchen dazu beitragen, die Benutzererfahrung zu optimieren, die Transparenz zu erhöhen und die Benutzerkontrolle zu stärken.