XIL-Studie zeigt begrenzte Einflussnahme von Reihenfolge auf Nutzervertrauen
Explanatory Interactive Learning (XIL) ist ein interaktives Lernframework, das Nutzern ermöglicht, KI‑Modelle durch gezielte Rückmeldungen zu ihren Erklärungen zu verbessern. Dabei werden dem Nutzer ausgewählte Beispiele, wie Bilder mit zugehörigen Tags, zusammen mit den erklärenden Bildregionen präsentiert. Der Nutzer kann dann Feedback geben, das der Algorithmus nutzt, um das Modell zu optimieren.
