可解释人工智能评估实际告诉我们什么？对 XAI 构建模块进行组合与上下文验证的案例
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内容提要
本文探讨了可解释性人工智能（XAI）的评估方法，提出了一种基于使用情境的评估框架，强调用户需求。研究指出，现有算法评估不足，需综合考虑技术、法律和经济因素，以实现XAI的社会价值和商业效益。
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Q&A
可解释性人工智能（XAI）的评估方法有哪些不足之处？
现有算法的评估方法对可解释性人工智能的不同用途缺乏考虑，未能充分满足用户需求。
如何建立一个有效的XAI评估框架？
可以通过内容、上下文、过程和结果的评估框架来帮助理解和管理可解释人工智能。
XAI的评估中有哪些关键的概念性属性？
提出了12个评估解释质量的概念性属性，如紧凑性和正确性。
用户中心评估框架的目的是什么？
旨在总结解释属性，建立相互关系，为XAI评估标准化做出贡献。
在评估XAI时需要考虑哪些因素？
需要综合考虑可行性、领域特征和风险，以平衡可解释性和系统性能。
可解释性人工智能的社会价值如何评估？
解释的社会价值在于总社会效益大于成本，选择解释输出的正确水平至关重要。
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