DEF.: Explainable AI (XAI) bezeichnet einen Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI), der darauf abzielt, die Entscheidungsfindung von KI-Systemen transparent und verständlich zu machen. Es geht darum, die oft als „Black Box“ betrachteten KI-Modelle so zu gestalten, dass Menschen nachvollziehen können, wie und warum eine KI zu einem bestimmten Ergebnis oder einer Vorhersage gekommen ist.
Einfaches Beispiel: Angenommen, ein KI-System wird in einem Bankwesen eingesetzt, um Kreditanträge zu bewerten. Eine herkömmliche KI könnte einfach eine Entscheidung treffen, ohne zu erklären, warum bestimmte Anträge abgelehnt oder genehmigt werden. Ein XAI-System würde dagegen nicht nur eine Entscheidung treffen, sondern auch die Gründe dafür liefern, wie z.B. das zu hohe Risiko aufgrund schlechter Kreditgeschichte, zu geringes Einkommen oder andere Faktoren, die zur Entscheidung beigetragen haben.
Wichtigste Vorteile:
- Transparenz: XAI fördert das Verständnis der inneren Abläufe von KI-Systemen, was besonders in kritischen Anwendungsbereichen wie Medizin, Finanzwesen oder Recht von Bedeutung ist.
- Vertrauen: Durch die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsprozesse kann das Vertrauen in KI-Systeme gestärkt werden.
- Verantwortlichkeit: XAI erleichtert die Zurechenbarkeit von Entscheidungen, was bei eventuellen Fehlern oder Vorurteilen in den Entscheidungen der KI wichtig ist.
- Regulierungskonformität: Viele regulatorische Rahmenbedingungen fordern zunehmend Transparenz in den Entscheidungen von KI-Systemen, was durch XAI unterstützt wird.
Zusammenfassung: Explainable AI macht die „Black Box“ der KI-Systeme transparent, indem es Einblicke in deren Entscheidungsfindung bietet. Dies steigert das Vertrauen und die Akzeptanz von KI in der Gesellschaft, indem es die Grundlagen für Entscheidungen offenlegt und somit zu einer verantwortungsbewussteren Nutzung der Technologie beiträgt.