Erklärbare KI: Transparenz und Vertrauen in der Technologie

LONDON (IT BOLTWISE) – In der heutigen digitalen Welt, in der Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend in verschiedenen Bereichen eingesetzt wird, ist die Nachvollziehbarkeit der Ergebnisse von entscheidender Bedeutung. Die Plattform Lernende Systeme hat ein Whitepaper veröffentlicht, das sich mit der Erklärbarkeit von KI-Ergebnissen beschäftigt und aufzeigt, wie Transparenz und Vertrauen in diese Technologie gestärkt werden können.

Die Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) hat in den letzten Jahren stark zugenommen, insbesondere durch den Einsatz von Chatbots und anderen KI-basierten Systemen. Dennoch bleibt für viele Nutzende oft unklar, wie diese Systeme zu ihren Ergebnissen gelangen. Die sogenannte ‘Black Box’ der KI, in der die Modelleingabe und -ausgabe verarbeitet werden, ist für viele ein Mysterium. Um das Vertrauen in KI zu stärken, ist es entscheidend, dass algorithmische Entscheidungen erklärbar und nachvollziehbar sind.

Ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme beleuchtet Methoden, um KI-Ergebnisse erklärbar zu machen. Diese Erklärbarkeit ist besonders in sensiblen Anwendungsbereichen wie der medizinischen Diagnostik oder der Bewerberauswahl von Bedeutung. Hier können Entwickler wertvolle Informationen gewinnen, um die Qualität der KI-Modelle zu verbessern, und Nutzende erhalten Einblicke in die Entscheidungsprozesse der Systeme.

Die Forschung im Bereich der Erklärbaren KI (XAI) konzentriert sich auf zwei Hauptaspekte: die Verbesserung von Daten und Modellen sowie die Berücksichtigung ethischer Kriterien für eine verantwortungsvolle KI. XAI-Methoden werden von KI-Ingenieuren genutzt, um Modelle vor der Implementierung zu testen und deren Qualität zu steigern. Gleichzeitig liefern sie Erklärungen, die Transparenz schaffen und das Vertrauen der Nutzenden in die Technologie fördern.

Besonders in gesellschaftlichen Bereichen, in denen Vertrauen eine zentrale Rolle spielt, ist Transparenz von großer Bedeutung. In Unternehmen kann das Verständnis für die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen wertvolle Erkenntnisse für die Geschäftsentwicklung liefern und zur Optimierung von Produktionsprozessen beitragen. Die Erklärbarkeit von KI ist auch ein wichtiges Kriterium bei der Einführung neuer Technologien im Unternehmensumfeld.

Das Whitepaper der Plattform Lernende Systeme zeigt anhand von sieben verschiedenen Personengruppen, wie individuelle Rahmenbedingungen die Formen und Methoden der Erklärbarkeit beeinflussen. Prof. Dr. Ute Schmid von der Otto-Friedrich-Universität Bamberg betont die Bedeutung der Erklärbarkeit als Voraussetzung für menschliche Kontrolle und Aufsicht. Durch die Kombination von erklärbarer KI und interaktivem maschinellen Lernen können Modelle durch gezielte Rückmeldungen verbessert werden.

Die Plattform Lernende Systeme, ein Netzwerk von Expertinnen und Experten, fördert den interdisziplinären Austausch und den gesellschaftlichen Dialog zum Thema KI. Sie wurde 2017 vom Bundesforschungsministerium gegründet und entwickelt in Arbeitsgruppen Positionen zu Chancen und Herausforderungen von KI. Ziel ist es, Deutschland als führenden Anbieter von vertrauenswürdiger KI zu etablieren und den Einsatz dieser Schlüsseltechnologie in Wirtschaft und Gesellschaft zu unterstützen.

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