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核心概念
사용자의 요구사항을 이해하고 이를 바탕으로 설명 가능한 AI 인터페이스를 설계하며, 사용자 평가를 통해 개선해 나가는 것이 중요하다.
摘要
이 논문은 설명 가능한 AI(XAI) 시스템의 사용성, 실용적 해석 가능성, 실제 사용자에 대한 효과를 개선하기 위해 사용자 인터페이스와 사용자 경험 설계 측면에 초점을 맞추는 설명 가능한 인터페이스(EI) 연구에 대한 체계적 조사를 수행했다.
주요 내용은 다음과 같다:
- 사용자 참여 설계 및 개발 현황:
- 대부분의 XAI 연구(84.9%)에서 사용자 평가를 수행했지만, 사용자 요구사항 분석은 28.3%에 불과했다.
- 사용자 그룹으로는 도메인 전문가(46.7%), ML/AI 전문가(33.3%), UI/UX 전문가(6.7%), 일반 사용자(20%)가 참여했다.
- EI 설계 현황:
- 시각적 계층 구조: 다중 인스턴스(30.2%), 전체 개요(11.3%), 초점 포인트(11.3%) 등이 주로 사용되었다.
- 필수 기능: 대화형(47.8%), 인간 언어(47.8%), 적응형 디스플레이(17.4%) 등이 주로 요구되었다.
- 정보 구조: 순차적(47.8%), 매트릭스(17.4%), 유기적(17.4%) 등이 사용되었다.
- 상호작용 유형: 지시(37.7%), 조작(17.4%), 탐색(17.4%) 등이 주로 사용되었다.
- EI 평가 현황:
- 평가 지표: 시스템 효과성(37.7%), 사용자 과업 수행(26.4%), 사용자 이해(34%) 등이 주로 사용되었다.
- 평가 유형: 시스템 특성(60.4%), 사용자 인지(35.8%), 사용자 행동(30.2%) 등이 평가되었다.
이 연구는 XAI 시스템의 사용자 중심 설계와 평가를 위한 통찰력을 제공한다.
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How Human-Centered Explainable AI Interface Are Designed and Evaluated
统计
"사용자 평가를 수행한 XAI 연구는 전체의 84.9%에 달한다."
"사용자 요구사항 분석을 수행한 XAI 연구는 전체의 28.3%에 불과하다."
"도메인 전문가가 참여한 XAI 연구는 전체의 46.7%이다."
"ML/AI 전문가가 참여한 XAI 연구는 전체의 33.3%이다."
"UI/UX 전문가가 참여한 XAI 연구는 전체의 6.7%이다."
"일반 사용자가 참여한 XAI 연구는 전체의 20%이다."
引用
"사용자의 요구사항을 이해하고 이를 바탕으로 설명 가능한 AI 인터페이스를 설계하며, 사용자 평가를 통해 개선해 나가는 것이 중요하다."
"대화형, 인간 언어, 적응형 디스플레이 등의 필수 기능이 주로 요구되었다."
"시스템 효과성, 사용자 과업 수행, 사용자 이해 등의 평가 지표가 주로 사용되었다."
更深入的查询
XAI 시스템의 사용자 중심 설계를 위해 어떤 추가적인 방법론이 필요할까?
XAI 시스템의 사용자 중심 설계를 위해 추가적인 방법론이 필요합니다. 먼저, 사용자 요구사항을 명확히 이해하고 수용하는 과정이 필요합니다. 이를 위해 사용자와의 적극적인 상호작용을 통해 사용자의 Bedrock 요구사항을 파악하고 이를 시스템에 반영해야 합니다. 또한, 설계 및 개발 초기 단계부터 사용자 피드백을 수용하고 반영하는 반복적인 디자인 프로세스가 필요합니다. 이를 통해 사용자 중심의 XAI 시스템을 보다 효과적으로 구축할 수 있습니다.
XAI 시스템의 사용자 평가 시 고려해야 할 윤리적 이슈는 무엇일까?
XAI 시스템의 사용자 평가 시 고려해야 할 윤리적 이슈는 다양합니다. 먼저, 사용자의 개인정보 보호와 데이터 안전성을 보장해야 합니다. 사용자의 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 개인정보 유출이나 데이터 위변조 등의 문제가 발생하지 않도록 신중한 접근이 필요합니다. 또한, XAI 시스템이 사용자에게 제공하는 설명이 투명하고 공정해야 하며, 편향성이 없어야 합니다. 사용자들이 XAI 시스템의 의사결정 과정을 이해하고 신뢰할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 또한, 사용자 평가 과정에서 발생하는 잠재적인 차별이나 부당한 대우에 대한 예방과 대응이 필요합니다.
XAI 시스템의 설계와 평가가 인간의 의사결정 과정에 어떤 영향을 미칠 수 있을까?
XAI 시스템의 설계와 평가는 인간의 의사결정 과정에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 먼저, XAI 시스템의 설명이 사용자들의 의사결정에 영향을 미칠 수 있습니다. 설명이 명확하고 이해하기 쉬우면 사용자들이 XAI 시스템의 결과를 더 잘 이해하고 신뢰할 수 있게 될 것입니다. 또한, XAI 시스템이 제공하는 정보가 사용자들의 의사결정에 영향을 미치는 경우가 많기 때문에 이를 고려한 설계와 평가가 필요합니다. 또한, XAI 시스템이 사용자들의 행동을 유도하거나 조절할 수 있기 때문에 이러한 영향을 고려하여 설계와 평가를 진행해야 합니다. 이를 통해 XAI 시스템이 사용자들의 의사결정 과정을 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것입니다.
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