Explainability of Artificial Intelligence Models: Technical Foundations and Legal Principles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The now prevalent use of Artificial Intelligence (AI) and specifically machine learning driven models to automate the making of decisions raises novel legal issues. One issue of particular importance arises when the rationale for the automated decision is not readily determinable or traceable by virtue of the complexity of the model used: How can such a decision be legally assessed and substantiated? How can any potential legal liability for a “wrong” decision be properly determined? These questions are being explored by organizations and governments around the world. A key informant to any analysis in these cases is the extent to which the model in question is “explainable”. This paper seeks to provide (1) an introductory overview of the technical components of machine learning models in a manner consumable by someone without a computer science or mathematics background, (2) a summary of the Canadian and Vietnamese response to the explainability challenge so far, (3) an analysis of what an ”explanation” is in the scientific and legal domains, and (4) a preliminary legal framework for analyzing the sufficiency of explanation of a particular model and its prediction(s).
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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 | 0,018 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,020 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».