이 포지션 논문은 단일 추천 대신 여러 가설과 찬반 증거를 함께 제시해 인간의 의사결정을 지원하는 '평가적 AI(Evaluative AI)' 접근에 대해, 계산 논증(computational argumentation)을 형식적이고 계산 가능한 기반으로 삼을 것을 제안한다. 저자들은 논증 이론이 설명 가능하고 반박 가능한(contestable) 형태의 평가적 AI를 구현하는 데 특히 적합한 패러다임이라고 주장한다. 이를 통해 분산되고 인간 중심적인 평가적 AI 시스템 구축을 향한 장기 연구 의제의 토대를 마련하고자 한다.
- •단일 추천이 아닌 경쟁 가설+찬반 증거 제시하는 '평가적 AI' 개념 확장
- •계산 논증(argumentation)을 형식적·계산 가능한 기반으로 제안
- •설명 가능성과 반박 가능성(contestability)을 핵심 목표로 설정
- •분산·인간중심 평가적 AI 시스템을 향한 장기 연구 의제 제시
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Towards an Argumentative Foundation for Evaluative AI
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arXiv:2608.07473v1 Announce Type: new Abstract: Evaluative AI (EAI) has been recently proposed as a way to support human decision-making, not by producing a single recommendation, but by presenting competing hypotheses together with evidence for and against each. In this position paper, we advocate (computational) argumentation as a particularly suitable paradigm to provide a formal, computable foundation for forms of EAI that are explainable and contestable, setting the ground for a long-term
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