Wahl von effektiven Erklärungen für KI-Systeme

In der Welt der Interaktion zwischen Menschen und KI spielen Erklärungen eine zentrale Rolle, damit die Leute verstehen, wie KI-Systeme Entscheidungen treffen. Wenn die Leute klare Gründe für die Vorhersagen eines Systems sehen können, können sie ihre Aufgaben effektiver erledigen. Unterschiedliche Aufgaben verlangen unterschiedliche Arten von Erklärungen. Zum Beispiel, in einer KI-Prüfungsaufgabe möchten die Leute vielleicht wissen, ob die KI Eigenschaften wie Geschlecht falsch berücksichtigt hat, als sie über einen Kredit-Score entschieden hat. Hier müssen die Erklärungen genau den Entscheidungsprozess der KI widerspiegeln. Im Gegensatz dazu, wenn das Ziel darin besteht, jemandem schnell zu helfen zu verstehen, wie die KI ihre Ergebnisse produziert, könnten einfachere Erklärungen besser sein. Daher ist es wichtig, die richtige Erklärung für eine bestimmte Aufgabe zu finden, was aber eine Herausforderung darstellt.

#Die Herausforderung bei der Wahl von Erklärungseigenschaften

Ein grosses Problem in dem Bereich ist herauszufinden, welche Arten von Erklärungen am besten für welche Aufgaben geeignet sind. Es gibt eine riesige Vielzahl möglicher Erklärungseigenschaften, und jede kann ihre Stärken und Schwächen haben. Nutzerstudien durchzuführen, um diese Erklärungsmöglichkeiten zu identifizieren, ist oft kostspielig und logistisch kompliziert. Die Art der Aufgaben, die Umgebung, in der sie stattfinden, die beteiligten Personen und wie Informationen präsentiert werden, können alle die Ergebnisse der Studien beeinflussen. Oft können verschiedene Studien über das, was wie die gleiche Aufgabe aussieht, widersprüchliche Ergebnisse liefern.

Einige Forschungen haben bestehende Erklärungen, wie LIME oder SHAP, mit der Leistung von Menschen bei Aufgaben verglichen. Andere haben Systeme entwickelt, die vorhersagen, wie gut bestimmte Erklärungen für spezielle Aufgaben funktionieren könnten. Viele dieser Methoden tun sich jedoch schwer damit, die spezifischen Elemente einer Erklärung zu identifizieren, die sie effektiv oder ineffektiv machen. Ausserdem definieren verschiedene Studien Erklärungseigenschaften wie „Treue“ unterschiedlich, was zu weiteren Komplikationen beim Ziehen von Schlussfolgerungen führt.

#Unser Ansatz

Um dieses Problem anzugehen, haben wir ein System entwickelt, das zuerst identifiziert, welche Erklärungseigenschaften wahrscheinlich entscheidend für eine bestimmte Aufgabe sind, und dann diese Vorhersagen durch eine Nutzerstudie testet. Obwohl die Bewertung der menschlichen Leistung das ultimative Ziel zur Bestimmung einer nützlichen Erklärung ist, möchten wir kostengünstige computergestützte Methoden nutzen, um vielversprechende Erklärungen zu identifizieren. Dieser Ansatz hilft uns, uns darauf zu konzentrieren, wo wir Anstrengungen in Nutzerstudien investieren.

Wir gehen in drei Hauptschritten vor: Erstens optimieren wir Erklärungen basierend auf einer Reihe von Eigenschaften, zweitens erstellen wir Proxy-Modelle, die repräsentieren, wie Menschen bei Aufgaben mit verschiedenen Erklärungen abschneiden könnten, und drittens testen wir unsere Hypothesen durch echte Nutzerstudien. Indem wir Erklärungseigenschaften mit der menschlichen Leistung verknüpfen, hoffen wir, Einblicke darin zu gewinnen, welche Arten von Erklärungen für spezifische Aufgaben am hilfreichsten sind und warum.

#Hintergrund und Schlüsselbegriffe

Im Kontext der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI gibt es drei Hauptbestandteile: die KI-Funktion, die Ergebnisse vorhersagt, die Erklärungsmethode, die das Denken der KI beschreibt, und den Menschen, der basierend auf diesen Informationen Entscheidungen trifft. Wir konzentrieren uns auf "lokale Entscheidungsaufgaben", bei denen Menschen wiederholt einzelne Eingaben bewerten, anstatt eine einmalige Entscheidung über das gesamte KI-System zu treffen.

Für unsere Arbeit nehmen wir an, dass die KI-Funktion ein überwacht trainiertes Modell ist, das Eingaben annimmt und Vorhersagen erzeugt. Die Erklärungsmethode gibt Einblicke, wie die Funktion zu ihren Schlussfolgerungen basierend auf der Eingabe kam. Jede Erklärung kann anhand verschiedener Eigenschaften bewertet werden, wie Komplexität oder Treue.

#Motivation für unsere Forschung

Zwei Hauptfragen leiten unsere Arbeit:

1. Können wir Erklärungseigenschaften mit der Leistung der Menschen bei Aufgaben verbinden?
2. Wie genau stellen unsere computergestützten Modelle die tatsächliche menschliche Leistung dar?

Indem wir diese Fragen beantworten, schaffen wir die Voraussetzungen für bessere Erklärungen, die auf bestimmte Aufgaben zugeschnitten sind.

#Gestaltung der computationalen Pipeline

Um die Beziehung zwischen Erklärungseigenschaften und menschlicher Leistung zu erkunden, haben wir einen systematischen Prozess entworfen. Dieser Prozess umfasst:

1. Eine Reihe von Aufgaben, die die Menschen durchführen werden.
2. Eine Reihe von Erklärungseigenschaften, die wir bewerten möchten.
3. Eine Methode zur Generierung von Erklärungen, die bestimmte Eigenschaften optimieren.
4. Ein Modell, das simuliert, wie Menschen mit den gegebenen Erklärungen abschneiden könnten.

Wir simulieren Nutzerstudien, um zu testen, welche Erklärungseigenschaften für verschiedene Aufgaben wertvoll sind, bevor wir diese Ergebnisse durch tatsächliche Nutzerstudien bestätigen.

#Aufgaben

Die Aufgaben, auf die wir uns konzentrieren, helfen dabei, die Entscheidungen zu definieren, die Menschen mit Hilfe von Erklärungen treffen müssen. Jede Aufgabe legt fest, welche Informationen die Menschen nutzen, um ihre Entscheidungen zu treffen und was die richtigen Antworten sind. Unterschiedliche Aufgaben erfordern unterschiedliche Arten von Eingaben und können unterschiedliche Entscheidungsstrategien benötigen.

Für unsere Experimente konzentrieren wir uns auf zwei Aufgaben: Vorhersagen basierend auf Erklärungen und festzustellen, ob verbotene Eigenschaften in diesen Vorhersagen berücksichtigt wurden. Wir haben diese Aufgaben gewählt, weil sie unterschiedliche Eigenschaften von Erklärungen erfordern.

#Erklärungseigenschaften

Erklärungseigenschaften definieren verschiedene Merkmale, wie Erklärungen funktionieren. Zum Beispiel bezieht sich „Treue“ darauf, wie genau die Erklärung den zugrundeliegenden Entscheidungsprozess der KI widerspiegelt. Während viele Eigenschaften intuitiv sind, haben sie in der Literatur mehrere Definitionen. Wir haben uns entschieden, uns auf drei Schlüsselattribute zu konzentrieren-Robustheit, Treue und Komplexität-die für unsere Aufgaben am relevantesten sind.

• Robustheit bewertet, wie stabil eine Erklärung ist, wenn die Eingaben leicht verändert werden.
• Treue misst, wie gut die Erklärung das tatsächliche Verhalten der KI nachahmt.
• Komplexität bewertet, wie kompliziert die Erklärung ist, was beeinflussen kann, wie leicht ein Mensch sie verarbeiten kann.

#Optimierung von Erklärungen

Bestehende Erklärungsmethoden liefern möglicherweise keine Erklärungen, die spezifischen Anforderungen an die Eigenschaften entsprechen. Daher optimieren wir Erklärungen explizit für verschiedene Eigenschaften. Anstatt Optimierungsprobleme durch komplexe Algorithmen zu lösen, setzen wir unsere Pipeline für bestimmte KI-Funktionen um, nutzen unser Wissen, um Erklärungen zu finden, die in bestimmten Eigenschaften hervorragend sind.

#Proxy-Mensch-Modell

Das Proxy-Mensch-Modell simuliert, wie Menschen Erklärungen nutzen könnten, um Entscheidungen zu treffen. Dieses Modell wird mit bekannten Paaren aus Eingaben und den entsprechenden richtigen menschlichen Entscheidungen trainiert.

Wir haben unser Proxy-Mensch-Modell so gestaltet, dass es die Entscheidungsprozesse der Menschen erfasst, ohne sie perfekt nachzubilden. Durch die Verwendung von Entscheidungsbäumen und eine Begrenzung des kognitiven Aufwands können wir sehen, wie verschiedene Eigenschaften die Leistung beeinflussen.

#Erstellung von simulierten Studien

In unseren simulierten Studien möchten wir herausfinden, ob wir identifizieren können, welche Eigenschaften für bestimmte Aufgaben am kritischsten sind. Wir haben zwei Haupthypothesen aufgestellt:

1. Wenn Menschen unter Zeitdruck stehen, werden einfachere und fokussiertere Erklärungen (spärliche Erklärungen) ihre Leistung in Vorhersageaufgaben verbessern.
2. Für Aufgaben, bei denen überprüft werden muss, ob verbotene Eigenschaften berücksichtigt wurden, müssen die Erklärungen genau sein und den tatsächlichen Entscheidungsprozess der KI widerspiegeln.

Indem wir diese Hypothesen testen und Daten durch unser Proxy-Modell sammeln, wollen wir sehen, welche Erklärungen den Nutzern helfen, besser abzuschneiden.

#Testen unserer Hypothesen

In unseren Experimenten haben wir eine Mischung aus verschiedenen Funktionen und Aufgaben verwendet, um zu bewerten, wie gut unsere Proxy-Menschen je nach verschiedenen Erklärungen abschnitten. Das Ziel war zu sehen, ob die erwarteten Vorteile bestimmter Erklärungseigenschaften tatsächlich zutreffen.

Die Aufgaben beinhalteten die Bewertung von Vorhersagen basierend auf Erklärungen und das Bestimmen, ob verbotene Eigenschaften genutzt wurden. Wir variierten die Eigenschaften der Erklärungen-wie Treue, Robustheit und Einfachheit-um zu sehen, wie diese die Erfolgschancen der Teilnehmer bei den Aufgaben beeinflussten.

#Validierung mit realen Nutzerstudien

Nach unseren simulierten Studien mussten wir unsere Ergebnisse mit echten menschlichen Probanden validieren. Wir entwarfen Nutzerstudien, die die Aufgaben und Erklärungen widerspiegelten, die wir zuvor in Simulationen getestet hatten.

#Struktur der Nutzerstudie

In unseren Nutzerstudien beschäftigten sich die Teilnehmer mit Aufgaben, die von ihnen verlangten, Entscheidungen basierend auf KI-Vorhersagen und Erklärungen zu treffen. Wir entwarfen Szenarien, die ansprechend und nachvollziehbar waren und den Teilnehmern einen klaren Kontext boten. Jede Aufgabe stimmte eng mit der Struktur unserer Simulationsexperimente überein, was es uns erlaubte, die Ergebnisse zu vergleichen.

Die Studien beinhalteten:

1. Klare Anweisungen für die Teilnehmer zu den Aufgaben zu geben.
2. Verständnisprüfungen durchzuführen, um das Verständnis sicherzustellen.
3. Den Teilnehmern die Möglichkeit zu geben, sich einzuüben, bevor sie den eigentlichen Test durchführten.
4. Ihre Leistung zu analysieren, basierend darauf, wie gut sie die Erklärungen genutzt haben.

#Ergebnisse und Feststellungen

Als wir Daten aus unseren Studien sammelten, beobachteten wir Trends, die unsere ursprünglichen Hypothesen stützten. Zum Beispiel stellte sich heraus, dass die Teilnehmer in Vorhersageaufgaben unter Zeitdruck besser abschnitten, wenn sie einfachere Erklärungen erhielten. Ähnlich führten in Aufgaben, bei denen die Nutzer feststellen sollten, ob verbotene Eigenschaften verwendet wurden, genaue Erklärungen zu höheren Erfolgsquoten.

#Analyse der Ergebnisse

Die Ergebnisse bestätigten, dass verschiedene Erklärungseigenschaften einen signifikanten Einfluss auf die Leistung in verschiedenen Aufgaben hatten. Zum Beispiel variierte die Effektivität von Erklärungen zwischen den Aufgaben, was zeigt, dass die Optimierung von Erklärungen für spezifische Eigenschaften zu einer besseren menschlichen Leistung führen kann.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl unsere Ergebnisse vielversprechend sind, gibt es Bereiche für Verbesserungen und weitere Erkundungen:

1. Grössere Studien: Die Durchführung von Studien mit einer grösseren Anzahl von Teilnehmern wird helfen, die Zuverlässigkeit und Verallgemeinerbarkeit unserer Ergebnisse zu verbessern.
2. Vielfältige Aufgaben: Eine Erweiterung der Bandbreite von Aufgaben, die in Studien verwendet werden, kann ein breiteres Verständnis der Erklärungseigenschaften bieten.
3. Komplexe Funktionen: Wir wollen erkunden, wie diese Eigenschaften auf komplexere, reale KI-Funktionen angewendet werden können, die möglicherweise keine bekannten Merkmale aufweisen.

#Fazit

Durch unsere Forschung präsentieren wir einen systematischen Ansatz zur Identifizierung effektiver Erklärungseigenschaften für verschiedene Aufgaben in der Interaktion zwischen Mensch und KI. Durch die Nutzung sowohl von simulierten als auch von echten Nutzerstudien verbinden wir die Eigenschaften von Erklärungen mit der menschlichen Leistung und liefern wertvolle Einblicke für die Entwicklung besserer KI-Systeme, die die Entscheidungsfindung unterstützen.