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信任与否：衡量 XAI 系统信任的一种新方法
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
机器学习模型解释学与深度人工神经网络同步增长。研究提出实用解决方案，建议关注机器学习解释的实用性。提出五种用例，并描述可依靠客观经验测量和可证伪假设的伪实验。该实验方法对XAI领域的科学知识贡献必要。
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关键要点
- 机器学习模型解释学与深度人工神经网络同步增长。
- 传统的信任和解释过于狭隘，导致研究社区被误导。
- 研究提出关注机器学习解释的实用性而非信任。
- 提出五种广泛的用例，并描述可依靠客观经验测量和可证伪假设的伪实验。
- 该实验方法对XAI领域的科学知识贡献是必要的。
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