The explainable AI (XAI) research community has proposed numerous technical methods, yet deploying explainability as systems remains challenging: Interactive explanation systems require both suitable algorithms and system capabilities that maintain explanation usability across repeated queries, evolving models and data, and governance constraints. We argue that operationalizing XAI requires treating explainability as an information systems problem where user interaction demands induce specific system requirements. We introduce X-SYS, a reference architecture for interactive explanation systems, that guides (X)AI researchers, developers and practitioners in connecting interactive explanation user interfaces (XUI) with system capabilities. X-SYS organizes around four quality attributes named STAR (scalability, traceability, responsiveness, and adaptability), and specifies a five-component decomposition (XUI Services, Explanation Services, Model Services, Data Services, Orchestration and Governance). It maps interaction patterns to system capabilities to decouple user interface evolution from backend computation. We implement X-SYS through SemanticLens, a system for semantic search and activation steering in vision-language models. SemanticLens demonstrates how contract-based service boundaries enable independent evolution, offline/online separation ensures responsiveness, and persistent state management supports traceability. Together, this work provides a reusable blueprint and concrete instantiation for interactive explanation systems supporting end-to-end design under operational constraints.


翻译:可解释人工智能(XAI)研究界已提出众多技术方法,然而将可解释性作为系统部署仍具挑战性:交互式解释系统既需要合适的算法,也需要系统能力来维持解释在重复查询、模型与数据演化以及治理约束下的可用性。我们认为,实现XAI的运作需要将可解释性视为信息系统问题,其中用户交互需求引发出特定的系统要求。本文提出X-SYS——一种交互式解释系统的参考架构,用于指导(X)AI研究者、开发者和从业者将交互式解释用户界面(XUI)与系统能力相连接。X-SYS围绕名为STAR(可扩展性、可追溯性、响应性与适应性)的四个质量属性进行组织,并规定了五组件分解结构(XUI服务、解释服务、模型服务、数据服务、编排与治理)。该架构将交互模式映射到系统能力,以实现用户界面演进与后端计算的解耦。我们通过SemanticLens系统实现了X-SYS,该系统用于视觉语言模型中的语义搜索与激活导向。SemanticLens展示了基于契约的服务边界如何支持独立演进,离线/在线分离如何确保响应性,以及持久状态管理如何支撑可追溯性。本工作共同为交互式解释系统提供了可复用的蓝图及具体实例,支持在运作约束下进行端到端设计。

0
下载
关闭预览

相关内容

可解释人工智能(XAI):从内在可解释性到大语言模型
专知会员服务
34+阅读 · 2025年1月20日
可解释人工智能综合指南:从经典模型到大规模语言模型
专知会员服务
37+阅读 · 2024年12月28日
【干货书】可解释人工智能(xAI)方法和深度元学习模型
专知会员服务
62+阅读 · 2020年9月13日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
132+阅读 · 2020年5月14日
最新《可解释人工智能》概述,50页ppt
专知
12+阅读 · 2021年3月17日
机器学习可解释性工具箱XAI
专知
11+阅读 · 2019年2月8日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
BES:让语言模型通过双向进化搜索自我改进
专知会员服务
2+阅读 · 5月30日
以色列-美国-伊朗战争中的无人机:关键要点
专知会员服务
4+阅读 · 5月30日
《Palantir任务保障性软件安全标准(MA-S2)》
专知会员服务
9+阅读 · 5月30日
基于声学的无人机检测技术综述
专知会员服务
6+阅读 · 5月30日
《当代混合战争分析框架:俄乌战争经验教训》
战略前沿人工智能的再思考(中文)
专知会员服务
8+阅读 · 5月29日
《量化地基防空系统间接效应的博弈论方法》
专知会员服务
6+阅读 · 5月29日
相关VIP内容
可解释人工智能(XAI):从内在可解释性到大语言模型
专知会员服务
34+阅读 · 2025年1月20日
可解释人工智能综合指南:从经典模型到大规模语言模型
专知会员服务
37+阅读 · 2024年12月28日
【干货书】可解释人工智能(xAI)方法和深度元学习模型
专知会员服务
62+阅读 · 2020年9月13日
可解释强化学习,Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
132+阅读 · 2020年5月14日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
8+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员