Closed subinium closed 3 years ago
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.
u_e
represents a ground truth $gt$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(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.