With the recent proliferation of artificial intelligence systems, there has been a surge in the demand for explainability of these systems. Explanations help to reduce system opacity, support transparency, and increase stakeholder trust. In this position paper, we discuss synergies between requirements engineering (RE) and Explainable AI (XAI). We highlight challenges in the field of XAI, and propose a framework and research directions on how RE practices can help to mitigate these challenges.


翻译:随着最近人工智能系统的扩散,对这些系统的解释性的需求激增。 解释有助于减少系统不透明性、支持透明度和增加利益攸关方的信任。 在本立场文件中,我们讨论了要求工程(RE)和可解释的AI(XAI)之间的协同作用。 我们强调了XAI领域的挑战,并就可再生能源做法如何帮助缓解这些挑战提出了框架和研究方向。

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该杂志提供了一个重点,传播关于软件密集型信息系统或应用程序需求的获取、表示和验证的新结果。欢迎提交理论和应用性意见,但所有文件都必须明确说明: - 这些思想对复杂系统设计的实际影响 - 思考型实践者应该如何评价这些想法 《华尔街日报》的动机是一种多学科的观点,这种观点不仅考虑了软件组件规范方面的需求,而且还考虑了在组织和社会环境中进行的激发、表示和同意需求的活动。为此,人们从软件工程、信息系统、职业社会学、认知和组织心理学、人机交互、计算机支持的合作工作、语言学和哲学等领域寻求贡献,以解决具体的需求工程问题。官网链接:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/re/
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