Daily Arxiv

전 세계에서 발간되는 인공지능 관련 논문을 정리하는 페이지 입니다.
본 페이지는 Google Gemini를 활용해 요약 정리하며, 비영리로 운영 됩니다.
논문에 대한 저작권은 저자 및 해당 기관에 있으며, 공유 시 출처만 명기하면 됩니다.

Integrating Evidence into the Design of XAI and AI-based Decision Support Systems: A Means-End Framework for End-users in Construction

Created by
  • Haebom

저자

Peter E. D. Love, Jane Matthews, Weili Fang, Hadi Mahamivanan

개요

본 논문은 건설 산업에서 AI 기반 의사결정 지원 시스템(DSS)의 설명가능성 인공지능(XAI) 적용에 대한 연구입니다. AI가 생성한 결과의 신뢰성과 책임성을 뒷받침하는 증거 통합의 부재를 문제 삼고, 내러티브 리뷰를 통해 개발된 이론적이고 증거 기반의 목표-수단 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 사용자의 지식 요구와 의사결정 맥락에 맞춘 의미있는 설명을 생성하는 XAI 기반 DSS 설계를 위한 인식론적 기반을 제공하며, AI 생성 설명을 뒷받침하는 다양한 유형의 증거의 강도, 관련성, 유용성을 평가하는 데 중점을 둡니다. 건설 전문가를 주요 최종 사용자로 개발되었지만, 개발자, 규제 기관, 프로젝트 관리자 등 다양한 인식론적 목표를 가진 사용자에게도 적용 가능합니다.

시사점, 한계점

•
시사점:
◦
건설 산업에서 XAI 기반 DSS 설계를 위한 이론적이고 증거 기반의 프레임워크 제공.
◦
AI 생성 설명의 신뢰성과 책임성 향상에 기여.
◦
사용자의 지식 수준과 의사결정 맥락에 맞춘 맞춤형 설명 생성 가능.
◦
다양한 사용자(건설 전문가, 개발자, 규제 기관, 프로젝트 관리자 등)에게 적용 가능.
◦
AI 설명을 뒷받침하는 증거의 강도, 관련성, 유용성 평가 기준 제시.
•
한계점:
◦
제시된 프레임워크의 실제 적용 및 효과성에 대한 실증 연구 부족.
◦
다양한 유형의 증거의 강도, 관련성, 유용성 평가 기준의 객관성 및 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요.
◦
특정 건설 산업 분야에만 국한될 가능성.
◦
내러티브 리뷰에 기반한 이론적 프레임워크로, 실제 구현 및 적용 과정에서의 어려움 고려 필요.
👍
Made with Slashpage