Meta为AR开发AI框架XAIR，令AI预测过程更容易理解

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令AI工具的结果更容易理解，从而增加用户对它们的信任

（映维网Nweon 2023年05月09日）可解释人工智能Explainable AI （XAI）已成为AI型交互系统的重要组成。随着增强现实来越融入日常生活，XAI在AR中的作用变得至关重要，因为最终用户将经常与智能服务交互。然而，目前尚不清楚如何为AR设计有效的XAI体验。

针对这个问题，Meta的研究人员开发了一个旨在帮助令人工智能预测过程更容易理解的框架XAIR。这个设计框架旨在解决三个关键问题：何时进行解释，解释什么，以及如何解释。它基于对XAI和HCI研究的多学科文献综述，并调查了500多名终端用户对基于AR的解释的偏好，以及三个由12名专家参加的研讨会，收集他们对AR中XAI设计的见解。XAIR的实用性和有效性通过一项由10名设计师参加的研究和另一项由12名最终用户参加的研究得到了验证。

团队指出，XAIR可以为设计师提供指导，激励他们识别新的设计机会，并在AR中实现有效的XAI设计。

研究人员表示：“随着黑匣子模型越来越多地用于日常生活，我们愈发担心人类滥用人工智能并失去控制。这要求算法更容易理解，并造成XAI激增。现有研究发现，XAI可以帮助最终用户解决困惑并建立信任。所以，从业者尝试使用XAI来改善用户体验。”

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