A Framework for Temporal Integrity in AI Explanations
Abstract
本稿は、説明の妥当性を評価する際に見落とされがちな時間的条件に着目し、その概念的枠組みを整理することを目的とする。ここで扱うのは説明内容の真偽や論理的一貫性ではなく、説明が依拠している情報が、当該の判断・行為・発話が行われた時点において利用可能であったかという問題である。 結果や追加情報が明らかになった後に構成される説明は、事実的に正しく、説得的であっても、元の認識状況とは異なる時間的文脈に基づいている可能性がある。本稿では、このような事後的知識の混入を、説明に固有の構造的課題として位置づける。 本稿は、時間を説明妥当性の独立した条件として捉えるための概念的整理にとどまり、形式的定義、評価指標、具体的応用や実装方法については扱わない。あくまで問題領域の輪郭を示すことを目的とした覚書である。 This note presents a conceptual overview only and does not disclose any technical method, procedure, or implementation.
Fields of Study & Subjects
Explainable Artificial Intelligence (XAI)
Logic
Reasoning
and Knowledge
AI-based Problem Solving and Planning
Publication details
- Journal / source
- Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
- Publication date
- 1 January 2026
- Document type
- Preprint