Editorial: Explanation in human-AI systems
Notice bibliographique
Résumé
The answer to the question "what is a good explanation for lay users" becomes more challenging within a broader, multi-disciplinary context, as the one of our call, from philosophy to sociology, economics and computer sciences. In this context, XAI should entail another level of discussions that need to be addressed: our relationship, as humans, to AI systems, in general. Nonetheless, the term 'explain' derives from the Latin verb 'explanare', which means, literally, 'to make level'. Thus, the discussions and scientific endeavours into XAI could entail the notion of ourselves 'making level' with AI systems, which again brings us to the old question as to our relationship to and with AI systems. More specifically, bringing in our multifaceted cultural notions of AI and human beings, for instance, in terms of master and servant, or who is and will be dominating whom (e.g., Space Odyssey's HAL).Arguably, the intertwined cultural perceptions and (often incorrect, albeit popular) ideas regarding AI and its potentials ultimately also influence lay persons perceived needs for explanation when interacting with AI systems. For example, when interacting with a social robot, ideally, we should not have any perceived need for explanation -or only as much or little as we would have when interacting with any other social, human companion. Given that we are seeing a machine, however, brings up expectations and impressions formed by popular culture, and thus the need for explanation to, maybe, satisfy a need for safety, trust, etc.Therefore, answering the research question "what is a good explanation" is far from obvious. Seeking answers to this research question has been the main incentive for the launch of this research topic.
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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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,026 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,017 |
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 ».