描绘可解释AI中的社会技术鸿沟：一种应对XAI鸿沟的框架
人机交互
2023-02-03 v1 人工智能
摘要
可解释AI(XAI)系统本质上具有社会技术性；因此，它们受制于社会技术鸿沟——即技术可供性与社会需求之间的分歧。然而，描绘这一鸿沟颇具挑战。在XAI语境下，我们认为描绘该鸿沟可改进我们对问题的理解，从而反思性地提供可操作的洞见以提升可解释性。利用两个不同领域的案例研究，我们经验性地推导出一个框架，通过联结XAI语境下的AI指南并阐明如何运用它们来应对鸿沟，从而促成对社会技术鸿沟的系统性描绘。我们将该框架应用于一个新领域的第三个案例，展示了其可供性。最后，我们讨论该框架的概念意涵，分享其操作化中的实践考量，并提供将其迁移至新情境的指引。通过对理解XAI中社会技术鸿沟作出概念与实践贡献，该框架拓展了XAI的设计空间。
引用
@article{arxiv.2302.00799,
title = {Charting the Sociotechnical Gap in Explainable AI: A Framework to Address the Gap in XAI},
author = {Upol Ehsan and Koustuv Saha and Munmun De Choudhury and Mark O. Riedl},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.00799},
year = {2023}
}
备注
Published at ACM CSCW 2023