概要 - PHAX: 公共衛生および生物医学科学におけるユーザーセントリックな説明可能なAIのための構造化議論枠組み

PHAX: 公共衛生および生物医学科学におけるユーザーセントリックな説明可能なAIのための構造化議論枠組み

2025-07-29 17:00:15

{"Bahar İlgen","Akshat Dubey","Georges Hattab"}

{cs.AI}

この論文では、PHAXという、公衆衛生および生物医药分野のAIシステムの透明性、責任性、ユーザー適応性を向上させるため設計された公衆衛生議論と可視化フレームワークを紹介します。PHAXは構造化議論、適応型NLP、ユーザーモデリングを統合し、AI出力に対する文脈依存的で社会的に意味のある正当化を生成します。 PHAXの主要な機能と貢献： 1. **階層アーキテクチャ**：PHAXは四つの主要な層に構成されています：データ層、NLP処理層、説明と議論層、ユーザーインターフェース層。各層は次の層に情報を変換し、ユーザーフィードバックループを通じて複数の段階で精査が可能です。 2. **構造化議論**：PHAXはDungの抽象的な議論フレームワークやASPIC+などの形式議論ツールを利用し、AI出力を議論の主張としてモデル化し、これを推論の連鎖でサポートします。これにより、システムは決定プロセスを段階的に明確にし、不確実性を管理し、矛盾する証拠を解決することができます。 3. **適応型NLP**：PHAXはテキスト簡略化、意味役割ラベリング、対話解析などの適応型NLP技術を取り入れて、異なるユーザーに合わせた説明を作成します。これにより、説明が論理的に一貫性があるだけでなく、社会的に意味のあるものとなります。 4. **ユーザー適応型説明**：PHAXはユーザープロファイル（専門知識、語彙の許容範囲、認知の深さなど）に基づいて説明の構造と表示を動的に調整します。これにより、患者、臨床医、政策立案者を含む異なる利害関係者に適切な説明が提供されます。 5. **適用シナリオ**：PHAXは以下のような公衆衛生および生物医药の様々な状況で適用できます： - 決定支援と利害関係者の一致 - 結論の統合と生物医药の要約 - 公共通信と政策正当化 - リスクコミュニケーションと誤情報の反論 - インターフェース駆動型パーソナライズと配信 構造化議論、適応型NLP、ユーザーモデリングを統合することで、PHAXは公衆衛生および生物医药分野の可視化AIの課題に対応します。AI駆動の決定に対する透明性、文脈依存性、ユーザー適応型の説明を生成し、信頼と理解を高めるためのフレームワークを提供します。 PHAXの主要な利点： - 公衆衛生および生物医药分野のAIシステムの透明性と責任性を向上させます。 - 経済関係者に合わせた説明を提供することでユーザーセンタードの可視化をサポートします。 - 構造化された理解可能な正当化を提供することで決定と証拠の統合を促進します。 - 経済関係者に根差した説明を生成することで公共通信と政策正当化を向上させます。 - 科学的事実に基づいた構造化反論を生成することで誤情報の拡散を抑制します。 全体的に見て、PHAXは公衆衛生および生物医药科学で説明可能なAIシステムを開発するための価値あるフレームワークです。透明性、信頼、実行可能な洞察を高めるためのフレームワークを促進します。