人工智能 (AI) 对我们生活的影响范围是深远的——随着人工智能系统在医疗保健、金融、移动、法律等高风险领域中激增，这些系统必须能够向不同的最终用户全面解释它们的决策。然而，可解释人工智能 (XAI) 的讨论主要集中在以算法为中心的方法上，在满足用户需求方面存在差距，并加剧了算法不透明的问题。为了解决这些问题，研究人员呼吁以人为本的 XAI 方法。需要通过来自不同利益相关者的反思性讨论来绘制领域图并塑造 XAI 的论述。本次研讨会的目标是研究如何在概念、方法和技术层面上将以人为本的 XAI 观点付诸实践。我们鼓励采用整体（历史、社会和技术）方法，强调“操作化”，旨在制定可操作的框架、可转移的评估方法、具体的设计指南，并阐明 XAI 的协调研究议程。