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摘要。本文旨在提出一个框架和相应的范式，用于评估可解释人工智能 (XAI) 提供的解释。本文主张需要评估范式——不同的人在不同背景下执行不同的任务会对不同的解释做出不同的反应。它回顾了以前评估 XAI 解释的研究，同时也确定了这项工作的主要贡献——研究人员可以使用灵活的范式来评估 XAI 模型，而不是一系列因素。然后，本文概述了一个框架，该框架提供了五个关键因素之间的因果关系——心理模型、概率估计、信任、知识和绩效。然后，它概述了一个由训练、测试和评估阶段组成的范式。本文讨论了预测模型、XAI 开发人员指南和自适应可解释人工智能——一种能够预测特定领域专家对特定任务的首选解释是什么的推荐系统。
用于评估可解释的人机交互范式...
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