Überwindung des Transparenzparadoxons von KI
Das Transparenzproblem von KI ist gut dokumentiert, aber schlecht verstanden. 51% der Unternehmensleiter berichten, dass Transparenz und Ethik in der KI für ihr Geschäft wichtig sind. Nicht überraschend geben 41% der leitenden Angestellten an, dass sie die Einführung eines KI-Tools aufgrund eines potenziellen ethischen Problems ausgesetzt haben.
Um das Transparenzproblem von KI vollständig zu verstehen, sollten wir zunächst einige Missverständnisse und deren Realitäten innerhalb der KI-Transparenz aufklären, um ein besseres Bild des Problems und der besten Ansätze zur Bewältigung der Transparenz im Kontext der aktuellen ML-Tools auf dem Markt zu erhalten.
Technische Komplexitäten fördern Black Box KI
Eine der treibenden Kräfte hinter der Entwicklung von DevOps-Tools und -Praktiken war die Erkennung und Beseitigung von Bugs oder Mängeln in Softwareanwendungen, die unerwartete Unterbrechungen oder Risiken für die Benutzer verursachen können. Das DevOps-Framework ermöglicht eine schnellere und verbesserte Bereitstellung von Softwareprodukten, eine verbesserte Automatisierung und größere Sichtbarkeit der Leistung und Ergebnisse des Systems.
In ähnlicher Weise hat sich MLOps entwickelt, um die operationale Bedürfnisse der Entwicklung und Wartung von ML-Systemen zu adressieren, obwohl diese Praxis noch in den Anfängen steckt. Viele maschinelles Lernen-Systeme, die heute in der Welt eingesetzt werden, leiden unter einem Mangel an Transparenz und Verständnis für die inneren Abläufe der Modelle. Ein Teil dieses Dilemmas ergibt sich aus der technischen Komplexität von KI-Systemen.
Um maschinelles Lernen-Modelle zu erstellen, die mit hoher Genauigkeit arbeiten, muss das Modell mit einer hohen Menge an qualitativ hochwertigen Daten gefüttert werden, die repräsentativ für die realen Daten sind, mit denen das Modell konfrontiert wird, sobald es bereitgestellt wird. Da Tausende oder manchmal Millionen von Datenpunkten und Hunderte von heterogenen Merkmalen dem Modell zur Analyse zugeführt werden, verstärkt sich die Komplexität, was die inneren Abläufe des Systems selbst für die Personen, die die Modelle erstellen, weniger verständlich macht.
Missverständnisse, die Organisationen zögern lassen, mehr KI-Transparenz zu übernehmen
Missverständnis #1: Wenn ML-Modelle als voreingenommen oder unfair angesehen werden, verlieren wir automatisch das Vertrauen der Kunden
Einige Organisationen befürchten, dass die Offenlegung des Quellcodes, des zugrunde liegenden mathematischen Modells, der Trainingsdaten oder einfach der Eingaben und Ausgaben eines maschinelles Lernen-Modells sie dem Risiko aussetzt, das Vertrauen der Kunden zu verlieren oder intensiver öffentlicher Kontrolle ausgesetzt zu sein.
Wenn ein ML-System als unfair gegenüber Geschlecht, Rasse oder wirtschaftlichem Status identifiziert wird, kann dies nicht nur zu einem Vertrauensverlust bei bestehenden Kunden führen, sondern auch die Organisation einer öffentlichen und regulatorischen Kontrolle unterwerfen.
Realität #1: Die Übernahme verantwortungsvoller KI-Praktiken hilft, Vertrauen bei Kunden und der Öffentlichkeit aufzubauen
Laut einer aktuellen Umfrage von Capgemini gaben 62% der Befragten an, dass sie mehr Vertrauen in Unternehmen haben würden, die ethische KI praktizieren, während 59% angaben, dass sie der Organisation treuer wären.
Missverständnis #2: KI-Transparenz ist nicht notwendig, weil Organisationen sich selbst regulieren können
Ein weiterer Faktor, der in die Zögerlichkeit einiger Organisationen, ihre ML-Systeme transparent zu machen, hineinspielt, ist die Befürchtung, dass eine Offenlegung Voreingenommenheit oder Diskriminierung aufdecken könnte, die in das ML-System eingebettet ist.
Realität #2: KI-Transparenz ermöglicht vorhersehbare und konsistente Regulierung
Da KI-Tools in vielen kritischen Bereichen eingesetzt werden, achten Regulierungsbehörden besonders auf die potenziellen negativen Auswirkungen von KI auf die Grundrechte.
Missverständnis #3: Wenn geschützte Klassendaten nicht im Modellbau verwendet werden, kann das Modell nicht voreingenommen sein
Ein weiteres Sorgenkind für Organisationen, wenn es um die Transparenz von KI-Systemen geht, ist der Mangel an Zugang zu geschützten Datensatzklassen durch ihre ML-Teams, was die Validierung ihres Modells auf Voreingenommenheit oder Diskriminierung äußerst schwierig macht.
Realität #3: Der Zugang zu geschützten Klassendaten kann ML-Praktikern helfen, Voreingenommenheiten zu erkennen
Missverständnis #4: KI-Transparenz macht Sie anfällig für den Verlust von geistigem Eigentum
Es gibt eine wachsende Spannung zwischen dem Wunsch nach KI-Transparenz und dem Interesse von Organisationen, die Geheimhaltung ihrer KI-Tools zu wahren.
Realität #4: Transparenz bedeutet nicht, geistiges Eigentum offenzulegen
Es besteht ein Missverständnis, dass Transparenz den Schutz von Handelsgeheimnissen über Datensätze, Algorithmen oder Modelle bedeutungslos macht; das ist ein Missverständnis über die Bedeutung und Grenzen der Transparenz.
Überwindung von Black Box KI mit ML-Observabilitätstools
Wie im vorherigen Abschnitt angesprochen, ist die Transparenz eines ML-Modells nur in Bezug auf einen bestimmten Agenten gegeben, den relevanten Empfänger einer Information darüber, wie ein ML-System funktioniert.
ML-Observabilitätsplattformen unterscheiden sich vom Monitoring in dem Sinne, dass sie nicht nur Probleme erkennen oder Warnungen senden, sondern es auch ermöglichen, das „Warum“ hinter einer Verschlechterung oder bedeutenden Änderung der Ausgaben des Modells aufzudecken.
Angesichts der Komplexität der Transparenz von KI-Systemen ist es entscheidend, dass Organisationen transparente KI-Systeme aufbauen, um das Vertrauen aller Stakeholder zu gewinnen.
