用于更好决策的算法助推：评估 XAI 框架向用户揭示算法决策偏差的有效性
人机交互
2022-02-08 v1
摘要
在这篇立场论文中，我们提议使用现有的 XAI（可解释人工智能）框架，在算法向用户暴露问题内容（例如反疫苗视频）的场景中设计干预措施。我们的干预设计包含事实（用以表明所发生事件的算法依据），并辅以预警或反事实解释。预警向用户指示某行为的潜在风险，而反事实解释则指示用户应采取何种行动以改变算法结果。我们设想此类干预作为用户的“决策辅助”工具，帮助他们做出知情选择。
引用
@article{arxiv.2202.02479,
title = {Algorithmic nudge to make better choices: Evaluating effectiveness of XAI frameworks to reveal biases in algorithmic decision making to users},
author = {Prerna Juneja and Tanushree Mitra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.02479},
year = {2022}
}