Erklärbarkeitstechniken

Erklärbarkeitstechniken, auch bekannt als XAI (Explainable Artificial Intelligence), beziehen sich auf Methoden und Techniken, die darauf abzielen, die Funktionsweise und Entscheidungsfindung von künstlichen Intelligenzmodellen verständlich zu machen. Ziel ist es, die Transparenz und Interpretierbarkeit von KI-Systemen zu erhöhen, insbesondere bei komplexen Modellen wie tiefen neuronalen Netzen, die oft als "Black Boxes" wahrgenommen werden.

Diese Techniken sind entscheidend, um Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen und ihre Akzeptanz in kritischen Anwendungsbereichen wie Medizin, Finanzen und Recht zu fördern. Sie ermöglichen es menschlichen Nutzern, nachzuvollziehen, warum ein KI-Modell eine bestimmte Vorhersage oder Entscheidung getroffen hat. Dies kann bei der Fehlererkennung und -behebung helfen, sowie bei der Sicherstellung, dass die KI-Entscheidungen fair und unvoreingenommen sind.

Zu den gängigen Erklärbarkeitstechniken gehören Methoden, die lokale Erklärungen liefern, wie z.B. LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) und SHAP (SHapley Additive exPlanations). Diese Techniken analysieren, wie sich Änderungen in den Eingabedaten auf die Ausgabe des Modells auswirken. Andere Ansätze konzentrieren sich auf globale Erklärungen, die das gesamte Verhalten des Modells zu verstehen versuchen. Dazu gehören beispielsweise Feature-Importance-Scores, die zeigen, welche Merkmale für die Modellentscheidungen am wichtigsten sind. Die Wahl der geeigneten Technik hängt von der Art des KI-Modells, den Daten und dem spezifischen Anwendungsfall ab.