Buchumschlag

Beyond Explainability: The Case for AI Validation

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Feldman, Dalit Ken-Dror, Benoliel, Daniel
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computers and Society Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Transparent AI: The Case for Interpretability and Explainability
von: Ramachandram, Dhanesh, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Societal AI Research Has Become Less Interdisciplinary
von: Markus, Dror Kris, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Ethical and Explainable AI in Reusable MLOps Pipelines
von: Hossain, Rakib, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Explainable AI: Definition and attributes of a good explanation for health AI
von: Kyrimi, Evangelia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Is Trust Correlated With Explainability in AI? A Meta-Analysis
von: Atf, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Systematic Literature Review: Explainable AI Definitions and Challenges in Education
von: Altukhi, Zaid M., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Explainability and Certification of AI-Generated Educational Assessments
von: Yaacoub, Antoun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Governing AI Beyond the Pretraining Frontier
von: Caputo, Nicholas A.
Veröffentlicht: (2025)

Comprehensive AI Literacy: The Case for Centering Human Agency
von: Tadimalla, Sri Yash, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI-Mediated Explainable Regulation for Justice
von: Hofweber, Thomas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unlocking the Black Box: Analysing the EU Artificial Intelligence Act's Framework for Explainability in AI
von: Pavlidis, Georgios
Veröffentlicht: (2025)

Assessing Model-Agnostic XAI Methods against EU AI Act Explainability Requirements
von: Sovrano, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Can Generative AI be Egalitarian?
von: Feldman, Philip, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Release: Access Considerations for Generative AI Systems
von: Solaiman, Irene, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Mapping the Potential of Explainable AI for Fairness Along the AI Lifecycle
von: Deck, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ethical Framework for Harnessing the Power of AI in Healthcare and Beyond
von: Nasir, Sidra, et al.
Veröffentlicht: (2023)

From Feature-Based Models to Generative AI: Validity Evidence for Constructed Response Scoring
von: Casabianca, Jodi M., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Detecting AI-Generated Text in Educational Content: Leveraging Machine Learning and Explainable AI for Academic Integrity
von: Najjar, Ayat A., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Agreement: Rethinking Ground Truth in Educational AI Annotation
von: Thomas, Danielle R., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Navigating AI in Social Work and Beyond: A Multidisciplinary Review
von: Dalziel, Matt Victor, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging Today and the Future of Humanity: AI Safety in 2024 and Beyond
von: Han, Shanshan
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Killer Robots: General AI Attitudes and Public Support for Military AI in Nine Countries
von: Jungherr, Andreas, et al.
Veröffentlicht: (2026)

AI and the Future of Digital Public Squares
von: Goldberg, Beth, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Community-Led AI Integration for Wildfire Risk Assessment: A Participatory AI Literacy and Explainability Integration (PALEI) Framework in Los Angeles, CA
von: Hosseini, Sanaz Sadat, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Liberating Logic in the Age of AI: Going Beyond Programming with Computational Thinking
von: Schmidt, Douglas C., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Algorethics: Addressing the Ethical and Anthropological Challenges of AI Recommender Systems
von: Machidon, Octavian M.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Automation: Rethinking Work, Creativity, and Governance in the Age of Generative AI
von: Lin, Haocheng
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Abstract Compliance: Operationalising trust in AI as a moral relationship
von: Amugongo, Lameck Mbangula, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Beyond principlism: Practical strategies for ethical AI use in research practices
von: Lin, Zhicheng
Veröffentlicht: (2024)

FNDEX: Fake News and Doxxing Detection with Explainable AI
von: Sallami, Dorsaf, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Don't Kill the Baby: The Case for AI in Arbitration
von: Broyde, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Limits of AI Data Transparency Policy: Three Disclosure Fallacies
von: Shen, Judy Hanwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Cultural Bias in Explainable AI Research: A Systematic Analysis
von: Peters, Uwe, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Beyond Ethics: How Inclusive Innovation Drives Economic Returns in Medical AI
von: Unnikrishnan, Balagopal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

M-CARE: Standardized Clinical Case Reporting for AI Model Behavioral Disorders, with a 20-Case Atlas and Experimental Validation
von: Jeong, Jihoon
Veröffentlicht: (2026)

Can AI Chatbots Provide Coaching in Engineering? Beyond Information Processing Toward Mastery
von: Qadir, Junaid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Exploring the Psychometric Validity of AI-Generated Student Responses: A Study on Virtual Personas' Learning Motivation
von: Wang, Huanxiao
Veröffentlicht: (2025)

Designing AI-Resilient Assessments Using Interconnected Problems: A Theoretically Grounded and Empirically Validated Framework
von: Ding, Kaihua
Veröffentlicht: (2025)

Safety Cases: A Scalable Approach to Frontier AI Safety
von: Hilton, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safety Cases: How to Justify the Safety of Advanced AI Systems
von: Clymer, Joshua, et al.
Veröffentlicht: (2024)