Explanations are a Means to an End

Объяснения как средство достижения цели В статье утверждается, что объяснения в машинном обучении следует разрабатывать и оценивать с конкретной целью, используя структуру, основанную на теории статистических решений. Авторы критикуют текущее состояние объяснимого ИИ, где объяснения часто рассматриваются как самоцель, не имея четких определений и практической валидации. Они предлагают функционально обоснованный подход, применимый к различным случаям использования, таким как поддержка принятия клинических решений, предоставление права на обжалование и отладка. В статье представлена теоретико-решающая структура, в которой ценность объяснения связана с ожидаемым улучшением производительности задачи. В ней также подробно описан рабочий процесс оценки, основанный на теоретической, человеко-ориентированной и поведенческой ценности объяснения. Цель состоит в том, чтобы принудительно конкретизировать заявления об эффектах объяснения, предотвращая злоупотребления из-за двусмысленности и позволяя более точно характеризовать ценность объяснения путем привязки объяснений к конкретным задачам принятия решений. В статье подчеркивается важность согласования дизайна объяснения с предполагаемым использованием для улучшения результатов принятия решений. #ОбъяснимыйИИ #Интерпретируемость #МашинноеОбучение #ТеорияСтатистическихРешений #XAI документ - https://arxiv.org/pdf/2506.22740v1 подписаться - https://t.me/arxivdotorg отправить донаты: USDT: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 BTC: bc1q8972egrt38f5ye5klv3yye0996k2jjsz2zthpr ETH: 0xAA7B976c6A9A7ccC97A3B55B7fb353b6Cc8D1ef7 SOL: DXnz1nd6oVm7evDJk25Z2wFSstEH8mcA1dzWDCVjUj9e создано с помощью NotebookLM