- 機械学習モデルは誤りを comit し、使用が難しいため、科学者たちは利用者がモデルの予測に信頼すべきかどうかを理解するのを助ける説明方法を開発しています。
- これらの説明はしばしば複雑であり、何百ものモデル機能に関する情報を含むことがあります。
- MIT の研究者たちは、大規模言語モデル（LLM）を使用してプロットベースの説明を平易な言語に変換することで、人々がAIの説明を理解しやすくすることを目指しています。
- 研究者たちは、機械学習の説明を人間が読める文章に変換し、その物語の品質を自動的に評価する2つの部分からなるシステムを開発しました。
- 研究者たちは、この技術を発展させ、ユーザーがモデルに実世界の状況で予測をどのように行ったかについて追加の質問をすることができるようにすることを望んでいます。
この研究は、機械学習モデルの説明方法である SHAP に焦点を当てており、SHAP 説明はモデルが予測を行うために使用するすべての機能に値が割り当てられます。
研究者たちは自身のシステムをテストするために、9つの機械学習データセットを取り上げ、異なるユーザーがそれぞれのデータセットについて物語を書くようにしました。これにより、NARRATOR が独自のスタイルを模倣する能力を評価することができました。
研究者たちの結果は、数人の手動で書かれた例の説明を提供することで、物語のスタイルを大幅に向上させることを示しています。ただし、これらの例は注意して書かなければならず、「より大きい」といった比較的な言葉を含めると、GRADER が正確な説明を誤って評価する可能性があります。
研究者たちは、この成果を発展させ、システムが比較的な言葉をうまく処理できるような手法を探求し、説明に合理化を追加することを望んでいます。最終的には、ユーザーが説明に関する追加の質問をモデルにするインタラクティブシステムにつながる一歩としてこの作業を活用したいと考えています。
私の考え: この研究は、機械学習モデルの予測プロセスを理解しやすくするための興味深いアプローチを示しています。特に、大規模言語モデルを使用して機械学習の説明を読みやすい文章に変換する方法は、一般のユーザーにとってもアクセスしやすいものにするための画期的な取り組みであると感じます。
元記事: https://news.mit.edu/2024/enabling-ai-explain-predictions-plain-language-1209