[2C4-OS-9b] 人工知能におけるプライバシー，公平性，説明責任，透明性への学際的アプローチ(2/2)

[2C4-OS-9b-02] 説明可能AIにおける対話型の対比的説明についての一検討

——説明と因果に関する哲学的観点から――

〇濵本 鴻志^1,2、葛谷 潤²、荒井 ひろみ^2,3 (1. 一橋大学、2. 理化学研究所、3. 科学技術振興機構)

キーワード：説明可能AI、対比的説明

人工知能（AI）の発展が目覚ましい一方で、その背景にある機械学習、特に深層学習のブラックボックス性は、信頼と責任の観点から社会実装の障害となっている。こうしたブラックボックス化の問題を解決するために、説明可能AIのコミュニティでは、透明性や説明責任を実装するための技術的な取り組みが急速に進められているだけでなく、近年では、そもそも説明とは何かといった哲学的問題に取り組む研究も始まっている。既存の研究の一つとして、Mittelstadt et al. （2019）は、Miller (2019)による説明概念の分析に基づいて、対話型の対比的説明を提供する説明可能AIの開発の必要性を訴えている。本論文では、まず、肺炎リスク予測システムの事例を用いて説明可能AIのニーズを確認し、次にMittelstadt et al.（2019）の議論を概観した上で、そこで提案されている対話型の対比的説明の有用性について議論する。