Der umfassende Leitfaden zu AI-Transparenz, Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit
In der heutigen Diskussion über Künstliche Intelligenz (KI) spielen die Begriffe Transparenz, Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit eine zentrale Rolle. Trotz der häufigen Verwendung dieser Begriffe bleibt die genaue Bedeutung oft unklar. Dieser Leitfaden zielt darauf ab, diese Konzepte zu definieren und deren Bedeutung für die Implementierung von KI-Systemen zu erläutern.
Transparenz
Transparenz bezieht sich auf den Umfang, in dem Informationen über ein KI-System und dessen Ausgaben den Nutzern zur Verfügung stehen. Laut dem National Institute of Standards and Technology (NIST) kann Transparenz die Frage beantworten, „was passiert ist“ im System. Sie ist oft notwendig, um Maßnahmen gegen negative Auswirkungen von KI-Systemen zu ergreifen.
Ein Beispiel für Transparenz findet sich im EU AI Act, der fordert, dass hochriskante KI-Systeme mit klaren und verständlichen Informationen zu ihren Eigenschaften, Fähigkeiten und Einschränkungen begleitet werden. Solche Informationen sollten die Identität und Kontaktdaten des Anbieters sowie die spezifischen Daten, die zur Ausbildung des Systems verwendet wurden, umfassen.
Erklärbarkeit
Die Erklärbarkeit von KI-Systemen bezieht sich darauf, wie gut die Nutzer die Entscheidungsprozesse und Ergebnisse dieser Systeme verstehen können. NIST definiert Erklärbarkeit als die Fähigkeit, die Mechanismen zu repräsentieren, die den Entscheidungen des Systems zugrunde liegen. Dies beinhaltet die Frage, „wie“ eine Entscheidung getroffen wurde.
Ein praktisches Beispiel für Erklärbarkeit ist die Verwendung von Feature Attribution-Techniken, die quantifizieren, wie stark jede Eingangsgröße die Ausgaben eines KI-Systems beeinflusst. Diese Methoden ermöglichen es Nutzern, die Entscheidungsprozesse der KI nachzuvollziehen und zu verstehen.
Interpretierbarkeit
Interpretierbarkeit beschreibt das Maß, in dem ein Mensch vorhersagen, vertrauen und verstehen kann, warum ein KI-System ein bestimmtes Ergebnis produziert hat. Laut NIST kann Interpretierbarkeit die Frage beantworten, „warum“ eine Entscheidung getroffen wurde und welchen Kontext sie für den Nutzer hat.
Beispielsweise sind Modelle wie lineare Regression oder Entscheidungsbäume von Natur aus interpretierbar, da ihre Entscheidungslogik direkt aus dem Modell abgeleitet werden kann. Im Gegensatz dazu sind komplexe neuronale Netze oft schwer interpretierbar, da ihre Entscheidungsfindung über viele Schichten verteilt ist und zusätzliche Werkzeuge erfordert, um die Entscheidungsprozesse zu verstehen.
Schlussfolgerung
Insgesamt ist die Implementierung von Transparenz, Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit in KI-Systemen von entscheidender Bedeutung für das Vertrauen der Nutzer und die Akzeptanz dieser Technologien. Während die Begriffe oft oberflächlich behandelt werden, ist es entscheidend, konkrete Maßnahmen zu ergreifen, um diese Konzepte in der Praxis umzusetzen.
Die Erfüllung dieser Anforderungen kann insbesondere für Unternehmen, die eine Zertifizierung nach ISO 42001 anstreben, von großer Bedeutung sein, da Auditoren konkrete Nachweise für die Einhaltung dieser Standards verlangen werden.
