探索用于XAI客观评估的SAIG方法
人工智能
2026-02-10 v1
摘要
可解释人工智能（XAI）方法的评估是一个快速发展的领域，其特点是方法种类繁多。这种多样性凸显了XAI评估的复杂性，与传统的AI评估不同，XAI评估缺乏普遍正确的解释真值，使得客观评估具有挑战性。解决此问题的一个有前景的方向涉及使用我们称之为合成人工智能真值（SAIG）的方法，该方法生成人工真值，从而能够直接评估XAI技术。本文首次对SAIG方法进行了综述和分析。我们引入了一种新颖的分类法来对这些方法进行分类，识别出区分不同SAIG方法的七个关键特征。我们的比较研究揭示了一个令人担忧的问题：关于最有效的XAI评估技术缺乏共识，这凸显了在该领域进行进一步研究和标准化的必要性。
引用
@article{arxiv.2602.08715,
title = {Exploring SAIG Methods for an Objective Evaluation of XAI},
author = {Miquel Miró-Nicolau and Gabriel Moyà-Alcover and Anna Arias-Duart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.08715},
year = {2026}
}