#explainable-ai

When Trust Becomes a Risk: Can Humans Really Know When to Challenge AI?

When Trust Becomes a Risk: Can Humans Really Know When to Challenge AI? Human oversight is often presented as the safeguard for artificial intelligence. But oversight only works if people can …

Schneier on Security

Nghiên cứu thực nghiệm trên hệ thống DSS hỗ trợ quyết định quân sự sử dụng AI, thử nghiệm với 2.015 quân nhân Israel, cho thấy xu hướng chống đối thuật toán mạnh mẽ, đặc biệt trong tình huống có nguy cơ thiệt hại lớn. Tính minh bạch của AI giúp giảm bớt sự chống đối này, đồng thời thúc đẩy việc đánh giá kỹ lưỡng hơn các đề xuất từ AI.

Là người phát triển hệ thống an ninh hoặc AI, bạn nên đọc bài này để hiểu cách người dùng quân sự phản ứng với quyết định hỗ trợ AI—giúp bạn thiết kế giải pháp không chỉ hiệu quả mà còn đảm bảo sự tin cậy và minh bạch trong ứng dụng thực tế.

Your AI Forecast Is Accurate. But Can You Explain It? Why Explainable AI Matters in FP&A

Your AI Forecast Is Accurate. But Can You Explain It? Why Explainable AI Matters in FP&A For years, FP&A teams have chased the promise of advanced analytics — faster forecasts, smarter scenario …

Our Paper Got Accepted to AIES 2026. Here’s What It Found, With Numbers.

Our Paper Got Accepted to AIES 2026. Here’s What It Found, With Numbers. Most counterfactual explanation research assumes something nobody had actually tested: that minimizing weighted proximity …

A Korean AI model scores every possible driving path for safety before the car moves. CVPR called it a highlight.

Seoul National University's SafeDrive generates multiple trajectories and scores each for safety before choosing. It is the first Korean paper to earn a CVPR highlight.

Why Security Leaders Demand Human-Readable Logic

Black box AI security tools that output opaque risk scores without explanation are creating operational bottlenecks in SOCs. When analysts can't explain why a legitimate email was quarantined, they lose control of their defense and credibility with stakeholders. The case is made for explainable, human-readable AI detection logic — natural language policies that let any analyst instantly audit verdicts, tune rules conversationally, and adapt to new threats without vendor dependency. This approach democratizes detection engineering, empowers junior analysts, and satisfies compliance audits. The post concludes with a pitch for Doppel's agentic email security platform built on natural language policies.