Meta為AR開發AI框架XAIR，令AI預測過程更容易理解

可解釋人工智慧Explainable AI （XAI）已成為AI型交互系統的重要組成。隨著增強現實來越融入日常生活，XAI在AR中的作用變得至關重要，因為最終用戶將經常與智能服務交互。然而，目前尚不清楚如何為AR設計有效的XAI體驗。<br />
針對這個問題，Meta的研究人員開發了一個旨在幫助令人工智慧預測過程更容易理解的框架XAIR。這個設計框架旨在解決三個關鍵問題：何時進行解釋，解釋什麼，以及如何解釋。它基於對XAI和HCI研究的多學科文獻綜述，並調查了500多名終端用戶對基於AR的解釋的偏好，以及三個由12名專家參加的研討會，收集他們對AR中XAI設計的見解。XAIR的實用性和有效性通過一項由10名設計師參加的研究和另一項由12名最終用戶參加的研究得到了驗證。團隊指出，XAIR可以為設計師提供指導，激勵他們識別新的設計機會，並在AR中實現有效的XAI設計。<br />
研究人員表示：「隨著黑匣子模型越來越多地用於日常生活，我們愈發擔心人類濫用人工智慧並失去控制。這要求演演算法更容易理解，並造成XAI激增。現有研究發現，XAI可以幫助最終用戶解決困惑並建立信任。所以，從業者嘗試使用XAI來改善用戶體驗。」<br />
最近，研究人員一直在探索使用人工智慧來增強AR，例如提高用戶環境變化響應性，或者允許