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本論文は説明可能な人工知能（XAI）と責任あるAI開発におけるその重要性を詳細に検討しています。AIの歴史、基本原則、説明可能性と解釈可能性の違い、説明の種類を網羅しています。論文は説明可能なシステムにおける透明性の役割を強調しています。さらに、高リスク領域での応用について論じています。また、現行の規制環境に触れ、XAIの研究と規制の将来展望を示しています。
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DeSimoneら（Fri,）がこの問題を研究しました。
www.synapsesocial.com/papers/68e73cbeb6db6435876b64ba — DOI: https://doi.org/10.1109/icict62343.2024.00093
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context:
Hanna DeSimone
Maikel Leon-Espinosa
University of Miami
College of Business and Technology
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