DEF.: „Black Box AI“ bezieht sich auf Künstliche-Intelligenz-Systeme, deren interne Funktionsweise oder Entscheidungsfindungsprozess nicht transparent oder nachvollziehbar ist. In solchen Systemen können die Eingaben und Ausgaben beobachtet werden, aber der Weg, wie die KI von den Eingaben zu den Ausgaben gelangt, bleibt verborgen.
Erläuterung: In der Praxis bedeutet dies, dass Nutzer oder Entwickler die spezifischen Gründe für die Entscheidungen der KI nicht genau verstehen können. Dies ist häufig bei komplexen maschinellen Lernmodellen der Fall, wie z.B. tiefen neuronalen Netzen, wo Tausende oder Millionen von Parametern in einer Art und Weise interagieren, die für Menschen schwer zu interpretieren ist.
Beispiel: Ein gutes Beispiel für Black Box AI ist ein tiefes neuronales Netzwerk, das für die Diagnose von Krankheiten aus medizinischen Bildern verwendet wird. Obwohl das System möglicherweise eine hohe Genauigkeit bei der Identifizierung von Krankheiten aufweist, ist es für Mediziner oft schwierig zu verstehen, welche spezifischen Merkmale im Bild das System zur Diagnose geführt haben.
Wichtigste Vorteile:
- Leistungsfähigkeit: Black-Box-AI-Systeme können extrem leistungsfähig sein und Aufgaben lösen, die für traditionelle algorithmische Ansätze zu komplex sind.
- Automatisierung: Sie ermöglichen eine hohe Automatisierungsebene, indem sie Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen treffen.
- Skalierbarkeit: Solche Systeme können leicht auf große Datenmengen angewendet werden, was besonders in datenintensiven Bereichen wie Big Data Analyse vorteilhaft ist.
Zusammenfassung: Black Box AI kennzeichnet KI-Systeme mit nicht transparenten Entscheidungsprozessen. Obwohl sie für ihre Leistungsfähigkeit und Fähigkeit zur Verarbeitung komplexer Aufgaben geschätzt werden, wirft ihre Undurchsichtigkeit Fragen bezüglich Vertrauenswürdigkeit und Nachvollziehbarkeit auf. Es ist eine Herausforderung und ein aktuelles Forschungsthema, die Transparenz solcher Systeme zu verbessern, ohne ihre Leistung zu beeinträchtigen.