Recently, requirements for the explainability of software systems have gained prominence. One of the primary motivators for such requirements is that explainability is expected to facilitate stakeholders' trust in a system. Although this seems intuitively appealing, recent psychological studies indicate that explanations do not necessarily facilitate trust. Thus, explainability requirements might not be suitable for promoting trust. One way to accommodate this finding is, we suggest, to focus on trustworthiness instead of trust. While these two may come apart, we ideally want both: a trustworthy system and the stakeholder's trust. In this paper, we argue that even though trustworthiness does not automatically lead to trust, there are several reasons to engineer primarily for trustworthiness -- and that a system's explainability can crucially contribute to its trustworthiness.


翻译:最近,软件系统解释性的要求越来越突出。这种要求的主要动力之一是,解释性预期会促进利益攸关方对系统的信任。虽然这似乎直观地具有吸引力,但最近的心理研究表明解释性不一定促进信任。因此,解释性要求可能不适合促进信任。我们建议,一个兼顾这一结论的方法是注重可信度而不是信任性。虽然这两个结论可能出现分歧,但我们希望两者同时存在:一个可信赖的系统和利益攸关方的信任。在本文中,我们争论说,即使信任性不会自动导致信任,但主要出于可信度的缘故进行工程设计,而且系统的可解释性可以极大地促进其信任性。

0
下载
关闭预览

相关内容

《工程》是中国工程院(CAE)于2015年推出的国际开放存取期刊。其目的是提供一个高水平的平台,传播和分享工程研发的前沿进展、当前主要研究成果和关键成果;报告工程科学的进展,讨论工程发展的热点、兴趣领域、挑战和前景,在工程中考虑人与环境的福祉和伦理道德,鼓励具有深远经济和社会意义的工程突破和创新,使之达到国际先进水平,成为新的生产力,从而改变世界,造福人类,创造新的未来。 期刊链接:https://www.sciencedirect.com/journal/engineering
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
【机器推理可解释性】Machine Reasoning Explainability
专知会员服务
34+阅读 · 2020年9月3日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
129+阅读 · 2020年5月14日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年11月5日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月9日
How Can AI Recognize Pain and Express Empathy
Arxiv
1+阅读 · 2021年10月8日
Arxiv
46+阅读 · 2021年10月4日
Directions for Explainable Knowledge-Enabled Systems
Arxiv
26+阅读 · 2020年3月17日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
7+阅读 · 2018年11月5日
LibRec 精选:连通知识图谱与推荐系统
LibRec智能推荐
3+阅读 · 2018年8月9日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
推荐|Andrew Ng计算机视觉教程总结
全球人工智能
3+阅读 · 2017年11月23日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员