Triadic Fusion of Cognitive, Functional, and Causal Dimensions for Explainable LLMs: The TAXAL Framework

📄 arXiv: 2509.05199v1 📥 PDF

作者: David Herrera-Poyatos, Carlos Peláez-González, Cristina Zuheros, Virilo Tejedor, Rosana Montes, Francisco Herrera

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-05

备注: 27 pages, 9 tables and 2 figures

💡 一句话要点

TAXAL框架：融合认知、功能和因果维度，提升Agentic LLM的可解释性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 可解释性AI 大型语言模型 Agentic AI 三元融合 认知维度

📋 核心要点

  1. 现有LLM可解释性方法侧重表面输出，忽略了推理路径和系统性影响，难以满足高风险领域的需求。
  2. TAXAL框架融合认知、功能和因果三个维度，为Agentic LLM提供统一且角色敏感的可解释性设计基础。
  3. 通过案例研究展示了TAXAL框架在法律、教育等领域的适用性，验证了解释策略对不同场景的适应性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）越来越多地部署在高风险领域，但其不透明性、偏见和不稳定性削弱了信任和责任。传统的解释方法侧重于表面输出，无法捕捉Agentic LLM的推理路径、规划逻辑和系统性影响。本文提出了TAXAL（Agentic LLM可解释性的三元对齐）框架，它融合了三个互补的维度：认知（用户理解）、功能（实际效用）和因果（忠实推理）。TAXAL为在不同的社会技术环境中设计、评估和部署解释提供了一个统一的、角色敏感的基础。本文综合了现有的方法，从事后归因和对话界面到解释感知的提示，并将它们置于TAXAL三元融合模型中。通过法律、教育、医疗保健和公共服务领域的案例研究，进一步展示了其适用性，展示了解释策略如何适应制度约束和利益相关者角色。通过将概念清晰性与设计模式和部署路径相结合，TAXAL将可解释性提升为一种技术和社会技术实践，支持在Agentic AI时代中值得信赖且上下文敏感的LLM应用。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）在可解释性方面存在不足，尤其是在Agentic LLM中，传统的解释方法主要关注表面输出，无法深入理解模型的推理过程、规划逻辑以及潜在的系统性影响。这导致在高风险领域，如法律、医疗等，LLM的应用面临信任和责任方面的挑战。现有方法的痛点在于缺乏一个统一的框架，能够同时考虑用户理解、实际效用和因果推理这三个关键维度。

核心思路：TAXAL框架的核心思路是通过三元融合的方式，将认知、功能和因果三个维度对齐，从而提供更全面、更深入的可解释性。认知维度关注用户对解释的理解程度，功能维度关注解释的实际效用，因果维度关注解释的忠实性，即解释是否真实反映了模型的推理过程。通过将这三个维度结合起来，TAXAL框架旨在创建一个统一的、角色敏感的基础，用于设计、评估和部署LLM的解释。

技术框架：TAXAL框架的整体架构包含三个主要模块，分别对应认知、功能和因果三个维度。每个模块负责评估和优化LLM在相应维度上的可解释性。这三个模块之间相互关联，共同作用于LLM的解释生成过程。具体流程包括：首先，根据应用场景和用户角色，确定三个维度的权重；然后，利用现有的解释方法，如事后归因、对话界面等，生成初步的解释；接着，通过评估模块，分别评估解释在认知、功能和因果三个维度上的表现；最后，根据评估结果，对解释进行优化，以提高其整体可解释性。

关键创新：TAXAL框架最重要的技术创新点在于其三元融合的理念，它将认知、功能和因果三个维度整合到一个统一的框架中。与现有方法相比，TAXAL框架不仅关注解释的表面形式，更关注解释的内在质量和实际效用。此外，TAXAL框架还强调角色敏感性，即根据不同的用户角色和应用场景，调整三个维度的权重，从而提供更个性化的解释。

关键设计：TAXAL框架的关键设计在于如何有效地评估和优化解释在认知、功能和因果三个维度上的表现。在认知维度上，可以通过用户调查、眼动追踪等方法，评估用户对解释的理解程度。在功能维度上，可以通过任务完成度、决策准确率等指标，评估解释的实际效用。在因果维度上，可以通过因果推理、反事实分析等方法，评估解释的忠实性。此外，TAXAL框架还可以利用强化学习等技术，自动优化解释生成策略，以提高其整体可解释性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的应用场景和所使用的解释方法。

📊 实验亮点

论文通过在法律、教育、医疗保健和公共服务领域的案例研究，展示了TAXAL框架的适用性。这些案例研究表明，TAXAL框架可以有效地提高LLM的可解释性，并帮助用户更好地理解和信任LLM的决策。具体的性能数据和提升幅度在摘要中未明确给出，属于未知信息。

🎯 应用场景

TAXAL框架具有广泛的应用前景，尤其是在高风险领域，如法律、医疗、金融等。它可以帮助医生、律师、法官等专业人士更好地理解LLM的决策过程，从而做出更明智的决策。此外，TAXAL框架还可以应用于教育领域，帮助学生更好地理解复杂的概念和知识。未来，TAXAL框架有望成为LLM可解释性的一个重要标准，促进LLM在各个领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are increasingly being deployed in high-risk domains where opacity, bias, and instability undermine trust and accountability. Traditional explainability methods, focused on surface outputs, do not capture the reasoning pathways, planning logic, and systemic impacts of agentic LLMs. We introduce TAXAL (Triadic Alignment for eXplainability in Agentic LLMs), a triadic fusion framework that unites three complementary dimensions: cognitive (user understanding), functional (practical utility), and causal (faithful reasoning). TAXAL provides a unified, role-sensitive foundation for designing, evaluating, and deploying explanations in diverse sociotechnical settings. Our analysis synthesizes existing methods, ranging from post-hoc attribution and dialogic interfaces to explanation-aware prompting, and situates them within the TAXAL triadic fusion model. We further demonstrate its applicability through case studies in law, education, healthcare, and public services, showing how explanation strategies adapt to institutional constraints and stakeholder roles. By combining conceptual clarity with design patterns and deployment pathways, TAXAL advances explainability as a technical and sociotechnical practice, supporting trustworthy and context-sensitive LLM applications in the era of agentic AI.