Ein neues KI-gestütztes Entscheidungstool der Cornell University hilft Menschen dabei, komplexe und schwierige Entscheidungen effizienter, verständlicher und fairer zu treffen. Das System, entwickelt im Labor von Abe Davis, Assistenzprofessor für Informatik am Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Science, funktioniert nicht so, wie die meisten Erwartungen es nahelegen. Statt die endgültige Entscheidung für den Nutzer zu treffen, prüft die künstliche Intelligenz die menschlichen Bewertungen auf Widersprüche und Unstimmigkeiten. Chao Zhang, Doktorand und Erstautor der Studie, präsentierte das System unter dem Namen „Interactive Explainable Ranking" kürzlich auf der CHI-Konferenz der Association for Computing Machinery, wo es den Preis für den besten Beitrag erhielt. Die Idee entstand aus der praktischen Erfahrung Davis' als Dozent, der hunderte kreative Projekte seiner Studenten bewertete. Selbst mit klaren Kriterien und mehreren ausgebildeten Teaching Assistants fiel es schwer, eine perfekte Konsistenz bei den Bewertungen zu gewährleisten. Das zugrundeliegende Problem ist die Spannung zwischen Konsistenz und Bias. Menschen sind besser darin, Optionen direkt miteinander zu vergleichen, als sie subjektiv auf einer Skala zu bewerten. Ein direkter Vergleich ist einfach, eine subjektive Einordnung jedoch anfällig für Schwankungen. Gleichzeitig kann diese scheinbare Konsistenz unbewusste Vorurteile verstärken. Das Tool nutzt diese Erkenntnisse, um genau diese Widersprüche aufzudecken. Funktionsweise des Tools: Ein Nutzer definiert zunächst die Wichtigkeit verschiedener Kriterien, beispielsweise Kosten, Zuverlässigkeit und Kraftstoffverbrauch beim Autokauf. Anschließend bittet die KI den Nutzer, Paarvergleiche zwischen den Optionen durchzuführen. Die KI bestimmt dabei intelligent, welche Fragen in welcher Reihenfolge am sinnvollsten sind, um die Präferenzen präzise zu erfassen. Kommt es zu Diskrepanzen zwischen den vom Nutzer angegebenen Werten und den tatsächlich bevorzugten Optionen, hebt das System diese Inkonsistenzen hervor. Der Nutzer wird aufgefordert, seine Kriterien anzupassen oder die Entscheidung durch zusätzliche Faktoren zu rechtfertigen. Dies zwingt den Nutzer dazu, eine klare und logische Begründung für seine Wahl zu finden. Beispielsweise könnte der Nutzer unbewusst Autos mit roter Lackierung bevorzugen, obwohl andere Kriterien besser passen. Das Tool zeigt diesen Bias auf und ermöglicht es dem Nutzer, entweder die Priorität zu ändern oder die Farbe als zusätzlichen Bewertungskriterium aufzunehmen. Das Ergebnis ist eine optimale, vollständig nachvollziehbare Top-Entscheidung. In sensiblen Fällen können Nutzer die KI-Funktion jedoch vollständig deaktivieren, um auf den algorithmischen Teil zu verzichten. Zwei Fallstudien bestätigten die Wirksamkeit des Systems. In einem Experiment bewerteten vier Teilnehmer eine Reihe von Kurzfilmen. Das Tool half ihnen, von rein intuitiven oder emotionalen Entscheidungen zu einer bewussten Anwendung spezifischer Kriterien zu gelangen. In einem zweiten Experiment bewerteten vier Teaching Assistants Schülerprojekte mit Hilfe des Tools. Die daraus resultierenden Rangfolgen stimmten mit den ursprünglichen Notierungen überein und zeigten eine hohe Übereinstimmung zwischen allen Bewertern. Davis nutzt das Tool nun öffentlich zugänglich in seiner eigenen Lehre, wobei er die KI-Funktion bewusst ausgeschaltet lässt, um die volle Kontrolle über den Prozess zu behalten. Für Entscheidungen mit hohen Konsequenzen, wie die Bewertung von Projekten, lohnt sich der zusätzliche Aufwand für eine rigorosere und bessere Entscheidungsfindung. Das Projekt demonstriert, wie Technologie eingesetzt werden kann, um das menschliche Denken zu unterstützen, statt es zu ersetzen.