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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

作者

Peter ED Love, Jane Matthews, Weili Fang, Hadi Mahamivanan

概要

本論文は、建設産業におけるAIベースの意思決定支援システム(DSS)の説明可能性人工知能(XAI)の適用に関する研究です。 AIが生成した結果の信頼性と責任性を裏付ける証拠統合の欠如を問題として、ナラティブレビューを通じて開発された理論的で証拠ベースの目標-手段フレームワークを提示します。このフレームワークは、ユーザーの知識ニーズと意思決定の文脈に合った意味のある説明を生成するXAIベースのDSS設計のための認識論的な基盤を提供し、AI生成の説明を裏付けるさまざまな種類の証拠の強度、関連性、有用性を評価することに重点を置いています。建設専門家は主要なエンドユーザーとして開発されましたが、開発者、規制機関、プロジェクトマネージャーなど、さまざまな認識論的目標を持つユーザーにも適用可能です。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
建設業界におけるXAIベースのDSS設計のための理論的で証拠ベースのフレームワークを提供します。
AI生成記述の信頼性と責任性の向上に貢献
ユーザーの知識レベルと意思決定の文脈に合わせたカスタマイズされた説明を生成可能。
さまざまなユーザー(建設専門家、開発者、規制機関、プロジェクトマネージャーなど)に適用可能。
AI記述を裏付ける証拠の強さ,関連性,有用性評価基準を提示する。
Limitations:
提示されたフレームワークの実際の適用と有効性に関する実証研究の欠如。
様々な種類の証拠の強度,関連性,有用性評価基準の客観性と一般化の可能性に関するさらなる研究の必要性
特定の建設産業分野に限定される可能性。
物語レビューに基づく理論的フレームワークで、実際の実装と適用の過程で困難を考慮する必要があります。
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