arXiv · Statistics Machine Learning· Marco Zullich, Emily Schiller, Ivan Gentile, David Dembinsky, Adriano Lucieri, Kilian G\"oller, Steffen Seitz·· 2 小时前AI 评分32
立场论文：XAI 特征重要性忠实性指标的结构性错位
Faithfulness Without Anchors: A Position Paper on the Structural Misalignments of Explainable AI Faithfulness Metrics for Feature Importance
AI 导读
一篇立场论文指出 XAI 工具未能提升对机器学习模型的信任，反而导致对错误预测的过度依赖与算法厌恶，主要作为调试工具使用。论文归纳现有 faithfulness 指标的五大缺陷，指出其使忠实性量化不可行或计算代价高昂，并提出四条研究路径以增强可靠性。该文提交至 IJCAI-ECAI 2026 XAI 研讨会，arXiv 编号 2610.12493。
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