U-CECE: Framework Multi-risoluzione per la Spiegabilità dell'IA
I ricercatori propongono U-CECE, un framework unificato per spiegazioni controfattuali concettuali nell'IA, che affronta il compromesso tra espressività ed efficienza. Il sistema agnostico rispetto al modello opera a tre livelli: concetti atomici, insiemi di insiemi relazionali e grafi strutturali. A livello strutturale, supporta sia la modalità trasduttiva tramite reti neurali grafiche (GNN) supervisionate, sia la modalità induttiva tramite autoencoder grafici (GAE) non supervisionati. Il framework si adatta ai regimi di dati e ai budget computazionali, offrendo una soluzione scalabile per la spiegabilità. L'articolo è disponibile su arXiv (2604.08295).
Fatti principali
- U-CECE è un framework unificato multi-risoluzione per spiegazioni controfattuali concettuali.
- Si articola su tre livelli: concetti atomici, insiemi di insiemi relazionali e grafi strutturali.
- Il livello strutturale include la modalità trasduttiva (GNN supervisionate) e la modalità induttiva (GAE non supervisionati).
- Il framework è agnostico rispetto al modello e si adatta al regime di dati e al budget computazionale.
- Affronta il compromesso tra espressività ed efficienza nei metodi controfattuali basati su concetti.
- Articolo disponibile su arXiv con ID 2604.08295.
Entità
Istituzioni
- arXiv