Interventionen in Concept Bottleneck Models

Counts differ because each database indexes a different set of publications. We treat OpenAlex as the canonical count; Google Scholar is not shown (no API, and crawling it violates its ToS).

Diese Arbeit untersucht, wie Explainable Artificial Intelligence (XAI) dazu beitragen kann, spezifische Domänen für Citizen Science zugänglicher zu machen. Das Problem besteht darin, dass die Komplexität spezifischer Domänen für Laien oft schwer zu handhaben ist. Daher wird betrachtet, inwiefern erklärbare CBM Transparenz schaffen kann und die Komplexität durch einen adaptiven Interventionsmechanismus für Bürger reduziert werden kann. Die Ergebnisse zeigen, dass adaptiv gewählte Konzepte zur Intervention einen signifikanten Einfluss auf die Vorhersagegenauigkeit besitzen. Weiter zeigte sich, dass der Fehler, bei Auswahl der richtigen Konzepte, stärker reduziert werden konnte, als bei der Intervention vieler weniger relevanter Konzepte. Die Untersuchungen zeigen, dass eine adaptive Interventionsstrategie ein geeignetes Mittel sein kann, um Verständnis und Vertrauen in die Künstliche Intelligenz (KI) zu fördern.