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面向用户的人工智能可解释性评估：一项全面的实证研究
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原文中文，约1300字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了可解释人工智能（XAI）的设计与评估，提出了以用户为中心的评估框架和最佳实践指南，强调用户理解和信任在AI决策中的重要性，并分析了不同XAI方法对用户决策的影响，呼吁关注人类因素。
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关键要点
- 本文提出了一个针对图像和文本领域的人类注意力基准，评估Grad-cam和LIME技术的模型显著性解释。
- 研究揭示了主观评分中的用户偏见，并表明所提出的基准更加有效。
- 提出了一种自解释指南，帮助开发人员通过启用自解释来赋能用户。
- 强调了人机交互和用户体验设计在可解释人工智能（XAI）中的重要性。
- 通过统计元分析，发现可解释AI对用户决策性能有积极影响，但未表明解释对决策性能的直接影响。
- 评估了85篇核心论文，提出了XAI用户研究的最佳实践指南，并强调心理科学与XAI的结合。
- 呼吁关注人类对深度学习系统的理解和信任，并提出设计可解释神经网络的方案。
- 引入用户中心评估框架，旨在为XAI评估的人本标准化做出贡献。
- OpenHEXAI是一个开源框架，解决了人工智能可解释性方法的人类中心评估挑战。
- 研究发现不同的XAI方法在生成信任和怀疑方面存在差异，影响人类决策的有效性。
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延伸问答
可解释人工智能（XAI）是什么？
可解释人工智能（XAI）是指能够提供透明和可理解的决策过程的人工智能技术，旨在增强用户对AI系统的理解和信任。
本文提出了哪些评估可解释AI的方法？
本文提出了一个以用户为中心的评估框架，并介绍了Grad-cam和LIME技术的模型显著性解释的评估方法。
用户在可解释AI中的作用是什么？
用户在可解释AI中扮演关键角色，理解和信任AI决策对其决策性能有重要影响。
OpenHEXAI框架的目的是什么？
OpenHEXAI是一个开源框架，旨在解决人工智能可解释性方法的人类中心评估挑战，提供多样的基准数据集和评估工具。
可解释AI对用户决策性能的影响如何？
研究表明，可解释AI对用户决策性能有积极影响，但并未明确解释对决策性能的直接影响。
本文提出了哪些最佳实践指南？
本文提出了关于设计和进行XAI用户研究的最佳实践指南，强调心理科学与XAI的结合。
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