Analyzing XAI Metrics: Summary of the Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
The widespread adoption of Artificial Intelligence (AI) models by various industries in recent years have made Explainable Artificial Intelligence (XAI) an active field of research. This adoption can cause trust and effectiveness to suffer if the results of these models are not favorable in some way. XAI has advanced to the point where many metrics have been proposed as reasons for the outputs of many AI models. However, there is little consensus about what technical metrics are most important, nor is there a consensus on how best to analyze explainable methods and models. A discussion of varying attempts at this is brought forth, but the paper also goes into the ethics of AI and its societal impact. Given the modern ubiquity with which AI exists and the immensely multidisciplinary approach, AI has evolved into, using only technical metrics cannot fully describe XAI’s effectiveness. This paper explores several approaches to measuring the ethical effects of XAI, whether it has any bearing on modern research, as well as how the impacts of AI and XAI are measured on society. The full attempt at quantifying XAI models’ effectiveness is explored from a technical and non-technical point of view.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,039 | 0,040 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».