TRR 318 - Ein dialogbasierter Ansatz zur Erkl?rung von Modellen des maschinellen Lernens (Teilprojekt B01)

?berblick

Im Gegensatz zu aktuellen Modellen algorithmischer Transparenz, die von einer rein algorithmischen Konstruktion einer Erkl?rung ausgehen, verfolgt das Projekt B01 einen ko-konstruktiven Ansatz für den interaktiven und dom?nenspezifischen Prozess zwischen Erkl?rendem und Adressaten. Das Ziel ist es, ein Dialogprotokoll zu entwickeln und zu ko-konstruieren, das in einer spezifischen Dom?ne von sozialer Relevanz (Gesundheit, Versicherung oder Polizeiarbeit) verwendet wird. Das interaktive Frage-Antwort-Protokoll wird sich auf kontrafaktische Fragen konzentrieren, die das Verst?ndnis dafür verbessern, wie Eingaben mit den Ausgaben eines Klassifikators zusammenh?ngen.

Die Wissenschaftler*innen im Projekt B01 arbeiten an einem System mit künstlicher Intelligenz (KI), das Rückfragen auf sprachlicher Ebene angemessen beantworten kann. Im medizinischen Bereich soll das System beispielsweise gegenüber ?rzt*innen einen Behandlungsvorschlag begründen k?nnen und Fragen und Unsicherheiten von Patient*innen in Bezug auf den Behandlungsplan kl?ren. Die Informatiker*innen und Soziolog*innen beziehen in ihre Forschung die Sichtweise der Nutzer*innen ein. Dafür beobachten sie, wie beispielsweise Klinikmitarbeitende das KI-System annehmen und welche Anforderungen sie an das System stellen. Aus den Ergebnissen entwickeln die Forschenden ein Dialogsystem, das in verschiedenen Gesellschaftsbereichen eingesetzt werden kann.

Key Facts

Grant Number:
438445824
Art des Projektes:
Forschung
Laufzeit:
07/2021 - 06/2025
Gef?rdert durch:
DFG
Website:
Homepage

Detailinformationen

Projektleitung

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Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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Philipp Cimiano

Universit?t Bielefeld

Zur Person (Orcid.org)
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Elena Esposito

Universit?t Bielefeld

Projektmitglieder

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M.Sc. Leonie Nora 360直播吧ger

Sonderforschungsbereich Transregio 318

Zur Person
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Fabian Beer

Universit?t Bielefeld

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Dimitry Mindlin

Universit?t Bielefeld

Zur Person (Orcid.org)

Kooperationspartner

Universit?t Bielefeld

Kooperationspartner

Publikationen

Does Explainability Require Transparency?
E. Esposito, Sociologica 16 (2023) 17–27.
User Involvement in Training Smart Home Agents
L.N. 360直播吧ger, J. Hermann, A. Schom?cker, S. Heindorf, C. Meske, C.-C. Hey, A. Do?angün, in: International Conference on Human-Agent Interaction, ACM, 2022.
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