Explainable AI

Explainable AI (Erklärbare Künstliche Intelligenz) bedeutet, dass die Entscheidungen und Ergebnisse, die von einem KI-System getroffen werden, für Menschen verständlich und nachvollziehbar gemacht werden. Es geht darum, dass man nicht nur das Ergebnis einer KI sieht, sondern auch nachvollziehen kann, wie und warum die KI zu dieser Entscheidung gekommen ist.

Warum ist das wichtig?

Bei vielen KI-Systemen, besonders bei komplexen Modellen wie neuronalen Netzen oder Transformer-Architekturen, sind die Prozesse im Hintergrund oft schwer zu verstehen (“Black Box”). Dies kann problematisch sein, wenn es um wichtige Entscheidungen geht, z.B. bei der Vergabe von Krediten, medizinischen Diagnosen oder in der Justiz. Menschen möchten wissen, wie die KI diese Entscheidungen getroffen hat, um Vertrauen in die Technologie zu haben.

Ziele von Explainable AI:

1. Transparenz: Die Schritte und Prozesse der KI sollen offen und verständlich sein.
2. Vertrauen: Nutzer sollen der KI eher vertrauen, wenn sie verstehen, wie sie funktioniert.
3. Fehlererkennung: Durch Erklärungen können mögliche Fehler oder Vorurteile in der KI erkannt und behoben werden.
4. Regulierung: In vielen Bereichen (z.B. Medizin, Finanzen) ist es gesetzlich erforderlich, dass Entscheidungen nachvollziehbar sind.

Kurz gesagt: Explainable AI sorgt dafür, dass KI nicht nur richtig, sondern auch verständlich und transparent arbeitet.