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On the risk of confusing interpretability with explicability

Abstract

Abstract This Comment explores the implications of a lack of tools that facilitate an explicable utilization of epistemologically richer, but also more involved white-box approaches in AI. In contrast, advances in explainable artificial intelligence for black-box approaches have led to the availability of semi-standardized and attractive toolchains that offer a seemingly competitive edge over inherently interpretable white-box models in terms of intelligibility towards users. Consequently, there is a need for research on efficient tools for rendering interpretable white-box approaches in AI explicable to facilitate responsible use.
OriginalspracheEnglisch
ZeitschriftAI and Ethics
ISSN2730-5961
PublikationsstatusVeröffentlicht - 01.12.2021

UN SDGs

Dieser Output leistet einen Beitrag zu folgendem(n) Ziel(en) für nachhaltige Entwicklung

  1. SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
    SDG 3 – Gesundheit und Wohlergehen
  2. SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
    SDG 4 – Qualitativ hochwertige Bildung
  3. SDG 5 – Gender Equality
    SDG 5 – Gender Equality
  4. SDG 8 – Angemessene Arbeitsbedingungen und wirtschaftliches Wachstum
    SDG 8 – Angemessene Arbeitsbedingungen und wirtschaftliches Wachstum
  5. SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
    SDG 9 – Industrie, Innovation und Infrastruktur
  6. SDG 10 – Weniger Ungleichheiten
    SDG 10 – Weniger Ungleichheiten
  7. SDG 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinschaften
    SDG 11 – Nachhaltige Städte und Gemeinschaften
  8. SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
    SDG 12 – Verantwortungsvoller Konsum und Produktion
  9. SDG 16 – Frieden, Gerechtigkeit und verlässliche Institutionen
    SDG 16 – Frieden, Gerechtigkeit und verlässliche Institutionen

Fingerprint

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