Conversational explanations: discussing explainable AI with non-AI experts
Explainable AI (XAI) aims to provide insights into the decisions made by AI models. To date, most XAI approaches provide only one-time, static explanations, which cannot cater to users' diverse knowledge levels and information needs. Conversational explanations have been proposed as an effectiv...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Zhang, Tong, Zhang, Mengao, Low, Wei Yan, Yang, Jessie X., Li, Boyang Albert |
---|---|
مؤلفون آخرون: | College of Computing and Data Science |
التنسيق: | Conference or Workshop Item |
اللغة: | English |
منشور في: |
2025
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/184562 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
May I ask a follow-up question? Understanding the benefits of conversations inneural network explainability
بواسطة: Zhang, Tong, وآخرون
منشور في: (2024) -
Explainable AI for medical over-investigation identification
بواسطة: Suresh Kumar Rathika
منشور في: (2024) -
Explainable AI and trust: how news media shapes public support for AI-powered autonomous passenger drones
بواسطة: Cheung, Justin Chun-Ting, وآخرون
منشور في: (2025) -
Demystifying AI: bridging the explainability gap in LLMs
بواسطة: Chan, Darren Inn Siew
منشور في: (2024) -
TOWARDS HUMAN-INSPIRED RESPONSIBLE AI
بواسطة: ZHANG WENCAN
منشور في: (2024)