Explainable AI (XAI)

Explainable AI (XAI) bezeichnet Methoden und Techniken, die darauf abzielen, die Entscheidungen von Künstlicher Intelligenz für Menschen nachvollziehbar und transparent zu machen. Während viele KI-Modelle wie tiefe neuronale NetzeNeuronale Netze Neuronale Netze sind ein zentrales Konzept der Künstlichen Intelligenz und bilden die Grundlage vieler moderner Machine-Learning-Meth... Mehr als „Black Boxes“ agieren, möchte XAI ihre internen Entscheidungsprozesse sichtbar machen. Ziel ist es, Vertrauen zu schaffen, regulatorische Anforderungen zu erfüllen und Fehlerquellen besser zu identifizieren.

XAI ist insbesondere in sensiblen Bereichen wie Medizin, Finanzen, Industrie oder Verwaltung von hoher Bedeutung, da dort nicht nur das Ergebnis zählt, sondern auch die Begründung, wie dieses zustande gekommen ist.

Wie funktioniert XAI?

XAI-Methoden liefern zusätzliche Informationen zu einem Modell oder einer Vorhersage. Dies kann durch visuelle Darstellungen, regelbasierte Erklärungen oder statistische Metriken erfolgen. Ein Ansatz besteht darin, komplexe Modelle durch einfachere Erklärungsmodelle wie Entscheidungsbäume oder lineare Approximationen zu ergänzen.

Typische Methoden:

• Feature Importance: Identifiziert, welche Eingabemerkmale den größten Einfluss auf die Vorhersage hatten.
• SHAP (SHapley Additive exPlanations): Weist einzelnen Features anteilige Beiträge zu einem Ergebnis zu.
• LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations): Erzeugt lokale, verständliche Erklärungen für komplexe Modelle.
• Saliency Maps: Visualisierung wichtiger Bereiche in Bildern, die zu einer Entscheidung beigetragen haben.
• Surrogate Models: Vereinfachte Modelle, die komplexe Modelle approximieren und interpretierbar machen.

Praxisbeispiele:

• Medizinische Diagnostik: Erklärung, warum eine KI ein bestimmtes Krankheitsbild erkannt hat.
• Kreditvergabe: Transparenz darüber, welche Faktoren zu einer Kreditbewilligung oder -ablehnung führten.
• Industrie: Nachvollziehbare Prognosen bei Wartung und Qualitätssicherung.
• Rechtswesen: Begründungen für Entscheidungen in automatisierten Dokumentenanalysen.

Vorteile:

• Vertrauen: Erklärbare Modelle werden von Anwendern eher akzeptiert.
• Compliance: Erfüllung regulatorischer Anforderungen wie DSGVODSGVO (Datenschutz-Grundverordnung) Die DSGVO (Datenschutz-Grundverordnung, engl. GDPR – General Data Protection Regulation) ist die zentrale europ... Mehr oder ISO-Normen.
• Fehleranalyse: Bessere Möglichkeit, fehlerhafte oder verzerrte Vorhersagen zu erkennen.

Herausforderungen:

• Komplexität: Erklärungen sind oft vereinfacht und spiegeln nicht alle Modellprozesse wider.
• Performance: Modelle mit hoher Erklärbarkeit sind manchmal weniger leistungsfähig.
• Verständlichkeit: Technische Erklärungen sind nicht immer für alle Zielgruppen geeignet.

Verwandte Begriffe:

XAI, SHAP, LIME, Feature Importance, Surrogate Models, Trustworthy AI, Responsible AI, Fairness, Bias, DSGVO, ISOISO ISO steht für die „International Organization for Standardization“ – eine weltweit tätige Organisation zur Entwicklung und Veröffentlichu... Mehr 27001, Modellinterpretierbarkeit