Erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI)
Erklärbare KI (XAI) ist eine Reihe von Prozessen und Methoden, die es menschlichen Benutzern ermöglichen, die von Algorithmen des maschinellen Lernens erstellten Ergebnisse und Ausgaben zu verstehen und ihnen zu vertrauen.
XAI wird verwendet, um KI-Modelle, ihre beabsichtigten Auswirkungen und potenziellen Verzerrungen zu beschreiben. Es hilft bei der Charakterisierung der Modellgenauigkeit, Fairness, Transparenz und Ergebnisse bei der Entscheidungsfindung durch KI. Erklärbare KI ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, um Vertrauen aufzubauen, wenn sie KI-Modelle in die Produktion einführen. Die Erklärbarkeit von KI kann Unternehmen auch dabei helfen, verantwortungsvoll mit der KI-Entwicklung umzugehen.
Mit der Weiterentwicklung der KI stehen Menschen vor der Herausforderung, zu verstehen und nachzuvollziehen, wie die Algorithmen zu ihren Ergebnissen gelangen. Der gesamte Computerprozess wird zu einer unerklärlichen „Black Box“, wie man allgemein sagt. Diese Blackbox-Modelle werden direkt aus den Daten erstellt. Darüber hinaus können nicht einmal die Ingenieure oder Datenwissenschaftler, die die Algorithmen erstellen, verstehen oder erklären, was genau in ihnen passiert oder wie ein KI-Algorithmus zu einem bestimmten Ergebnis gelangt.
Zu verstehen, wie ein KI-System ein bestimmtes Ergebnis erzeugt, hat viele Vorteile. Erklärbarkeit kann Entwicklern dabei helfen, sicherzustellen, dass Systeme wie vorgesehen funktionieren. Sie kann notwendig sein, um regulatorische Standards einzuhalten, oder wichtig sein, um den von einer Entscheidung Betroffenen die Möglichkeit zu geben, das Ergebnis zu hinterfragen oder zu ändern.