説明可能なAI
問題発生時の影響が大きい場面でのAI利用では、AIの出力した結果を採用してよいかどうかを人間が判断する必要が出てくるため、AIの内部処理の情報を使用者が理解できる形で提示できることが求められる。
近年のAIにおいて求められる3つの原則に共通して求められる機能が「AIが学習によってどういう処理を獲得したか」「どういう根拠に基づいて出力を決定したか」といった論理を説明できることであり、AIの内部処理が複雑になればなるほど困難な要求事項である。XAIはこうした処理の複雑さと説明可能性のトレードオフを解消するために提唱される新たな技術である。