Was ist AI-Transparenz?
AI-Transparenz hilft Menschen, Informationen zuzugreifen, um besser zu verstehen, wie ein künstliches Intelligenz (KI) System erstellt wurde und wie es Entscheidungen trifft.
Forscher beschreiben künstliche Intelligenz manchmal als eine „schwarze Box“, da es aufgrund der zunehmenden Komplexität der Technologie immer noch schwierig sein kann, KI-Ergebnisse zu erklären, zu verwalten und zu regulieren. AI-Transparenz hilft, diese schwarze Box zu öffnen, um KI-Ergebnisse und die Entscheidungsfindung von Modellen besser zu verstehen.
Eine wachsende Zahl von Branchen mit hohen Einsätzen (einschließlich Finanzen, Gesundheitswesen, Personalwesen und Strafverfolgung) verlässt sich auf KI-Modelle für die Entscheidungsfindung. Die Verbesserung des Verständnisses darüber, wie diese Modelle trainiert werden und wie sie Ergebnisse bestimmen, trägt dazu bei, Vertrauen in KI-Entscheidungen und die Organisationen, die sie verwenden, aufzubauen.
Warum ist AI-Transparenz wichtig?
AI-Anwendungen wie generative KI, Chatbots und Empfehlungsmaschinen werden täglich von Millionen von Menschen weltweit genutzt. Transparenz darüber, wie diese KI-Tools funktionieren, ist bei diesen niedriggradigen Entscheidungen wahrscheinlich kein Anliegen. Sollte sich das Modell als ungenau oder voreingenommen erweisen, könnten die Nutzer lediglich etwas Zeit oder Geld verlieren.
Jedoch übernehmen immer mehr Sektoren KI-Anwendungen zur Unterstützung hochriskanter Entscheidungen. Beispielsweise hilft KI mittlerweile Unternehmen und Nutzern, Investitionsentscheidungen, medizinische Diagnosen, Einstellungsentscheidungen und Strafurteile zu treffen. In diesen Fällen sind die potenziellen Konsequenzen voreingenommener oder ungenauer KI-Ausgaben weitaus gefährlicher. Menschen können ihr Lebensersparnis, Karrierechancen oder Jahre ihres Lebens verlieren.
Um Vertrauen in die Wirksamkeit und Fairness von KI-Entscheidungen zu schaffen, benötigen die Stakeholder Einblick in die Funktionsweise der Modelle, die Logik der Algorithmen und wie das Modell auf Genauigkeit und Fairness bewertet wird. Sie müssen auch mehr über die Daten wissen, die verwendet werden, um das Modell zu trainieren und zu optimieren, einschließlich der Datenquellen und wie die Daten verarbeitet, gewichtet und beschriftet werden.
Regulierungen und Rahmenbedingungen für AI-Transparenz
Das Netz der regulatorischen Anforderungen für den Einsatz von KI entwickelt sich ständig weiter. Transparente Modellprozesse sind entscheidend für die Einhaltung dieser Vorschriften und für die Bearbeitung von Anfragen von ModValidierern, Prüfern und Regulierungsbehörden. Das EU AI-Gesetz wird als der weltweit erste umfassende regulatorische Rahmen für KI angesehen.
Das EU AI-Gesetz
Das Gesetz über künstliche Intelligenz der Europäischen Union verfolgt einen risikobasierten Ansatz zur Regulierung, der unterschiedliche Regeln für KI je nach den Risiken, die sie darstellen, anwendet. Es verbietet einige KI-Anwendungen und implementiert strenge Governance-, Risiko- und Transparenzanforderungen für andere. Es gibt zusätzliche Transparenzverpflichtungen für spezifische Arten von KI.
Leitende Rahmenbedingungen für AI-Transparenz
Die meisten Länder und Regionen haben bisher keine umfassende Gesetzgebung oder Vorschriften für die Verwendung von KI erlassen; es gibt jedoch mehrere umfassende Rahmenbedingungen, die zur zukünftigen Regulierung und zur verantwortungsvollen Entwicklung und Nutzung von KI führen sollen.
AI-Erklärbarkeit vs. AI-Interpretierbarkeit vs. AI-Transparenz
AI-Transparenz steht in engem Zusammenhang mit den Konzepten der AI-Erklärbarkeit und AI-Interpretierbarkeit. Diese Konzepte bieten Einblicke, die helfen, das langjährige Problem der „schwarzen Box“ zu adressieren. Sie haben jedoch unterschiedliche Definitionen und Anwendungsfälle:
- AI-Erklärbarkeit: Wie kam das Modell zu
