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A Framework for Causal Concept-based Model Explanations

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저자

Anna Rodum Bj{\o}ru, Jacob Lysn{\ae}s-Larsen, Oskar J{\o}rgensen, Inga Strumke, Helge Langseth

개요

본 연구는 비해석 가능한 모델에 대한 설명이 이해 가능하고, 설명 대상 모델에 충실해야 한다는 요구 사항을 기반으로 인과적 개념 기반 사후 설명 가능한 인공지능(XAI)에 대한 개념적 프레임워크를 제시한다. 개념 개입의 충분성 확률을 계산하여 지역 및 전역 설명을 생성한다. CelebA 데이터 세트에 대해 훈련된 분류기를 설명하도록 제작된 개념 증명 모델을 사용하여 생성된 예시 설명이 제시된다. 이해 가능성은 명확한 개념 기반 어휘를 통해 입증되며, 암묵적인 인과적 해석을 따른다. 충실도는 중요한 프레임워크 가정을 강조하고, 설명 해석의 맥락이 설명 생성의 맥락과 일치해야 함을 강조함으로써 해결된다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
비해석 모델에 대한 설명 가능성을 높이기 위한 인과적 개념 기반 XAI 프레임워크 제시.
◦
개념 개입의 충분성 확률을 활용한 지역 및 전역 설명 생성 방법론 제시.
◦
CelebA 데이터셋 기반 분류기 설명 모델을 통한 프레임워크의 예시 제공.
◦
명확한 개념 기반 어휘와 암묵적 인과 해석을 통한 이해 가능성 확보.
◦
설명 해석과 생성의 맥락 일치를 통해 모델 충실도 확보.
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한계점:
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프레임워크의 핵심 가정에 대한 명확한 이해 필요.
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CelebA 데이터셋에 대한 특정 모델의 설명에 국한될 수 있음.
◦
설명 생성 맥락과 해석 맥락의 불일치 가능성.
◦
실제 모델 적용 시, 개념 정의 및 개입 설계의 어려움.
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