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Measuring the Quality of Explanations: The System Causability Scale (SCS) #19

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Definition

fig1

statement $s$는 사람이냐 기계이냐에 따라 $s_h$, $s_m$로 나뉠 수 있다. 그리고 상황을 해석하고자 하는 모델도 $m_h$, $m_m$으로 표현할 수 있다.

$s = f(r, k, c)$로 표현할 수 있으며 각 파라미터는 다음과 같다.

Explainability & Causability

가장 이상적인 시나리오는 ground truth가 적합한 환경에서 $s_h = s_m, m_h = m_m$이다. 하지만 현실은 2가지 문제가 존재한다.

ML은 확률적인 방법론으로 인과모델을 만들기 위한 기초만 제공해줄 수 있고, 따라서 기계의 explainability를 논의하기 위해서는 다음 두 용어를 구별할 것을 제안한다.

SUS & SCS

SUS(System Usability Scale)는 동의 수준을 평가하는 10개의 문항으로 긍정과 부정을 점수로 매겨 사용성을 평가하는 방법입니다. 이것에 대한 확장으로 10가지 질문(SCS, System Causability Scale)을 만들었습니다.

  1. I found that the data included all relevant known causal factors with sufficient precision and granularity.
  2. I understood the explanations within the context of my work.
  3. I could change the level of detail on demand.
  4. I did not need support to understand the explanations.
  5. I found the explanations helped me to understand causality.
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  7. I did not find inconsistencies between explanations.
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  9. I did not need more references in the explanations: e.g., medical guidelines, regulations.
  10. I received the explanations in a timely and efficient manner.