Transparenz und Erklärbarkeit von KI-Systemen: Von ethischen Richtlinien zu Anforderungen
Die Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI) verändert die Welt, in der wir leben. Algorithmische Entscheidungsfindung wird in unserem täglichen Leben zunehmend verbreitet. Darüber hinaus wird Maschinelles Lernen in kritischen Entscheidungsprozessen eingesetzt, wie z.B. bei der Kreditvergabe, der Kriminalidentifizierung und der Krebsdiagnose. Die Anzahl der Organisationen, die an der Entwicklung von KI-Systemen interessiert sind, nimmt zu. Allerdings hat die Black-Box-Natur von KI-Systemen mehrere ethische Fragen aufgeworfen.
Ethikrichtlinien und Transparenz
Um die ethischen Probleme von KI zu bewältigen und verantwortungsvolle KI-Systeme zu entwickeln, haben verschiedene Interessengruppen weltweit (z.B. IEEE, ACM) umfassende ethische Richtlinien und Prinzipien definiert, um eine verantwortungsvolle Nutzung von KI zu gewährleisten. Diese ethischen Richtlinien betonen insbesondere die Transparenz und Erklärbarkeit bei der Entwicklung von KI-Systemen.
Studien haben gezeigt, dass die Erklärbarkeit als ein zentrales Merkmal der Transparenz dargestellt wird. Organisationen haben ihre eigenen ethischen Richtlinien definiert, die die ethischen Probleme umfassen, die für die jeweilige Organisation von Bedeutung sind.
Erklärbarkeit als Qualitätsanforderung
Die Transparenz und Erklärbarkeit sind als wesentliche Qualitätsanforderungen von KI-Systemen identifiziert worden. Erklärbarkeit kann die Benutzerbedürfnisse, kulturelle Werte, Gesetze, Unternehmenswerte und andere Qualitätsaspekte von KI-Systemen beeinflussen. Es wurde festgestellt, dass es an Studien mangelt, die definieren, wie Erklärbarkeitsanforderungen in der Praxis festgelegt werden können.
Forschungsmethodik
Phase 1: Analyse der ethischen Richtlinien
Das Ziel der ersten Phase dieser Studie war es, zu erforschen, welche ethischen Richtlinien Organisationen für die Entwicklung transparenter und erklärbarer KI-Systeme definiert haben. In dieser Analyse wurden die ethischen Richtlinien von KI, die von 16 Organisationen veröffentlicht wurden, untersucht, um zu verstehen, welche Qualitätsanforderungen in diesen Richtlinien hervorgehoben werden.
Phase 2: Evaluation der Ergebnisse
Das Ziel der zweiten Phase war es, die Ergebnisse der ersten Phase zu bewerten und zu untersuchen, wie Erklärbarkeitsanforderungen in der Praxis definiert werden können. Um diese Frage zu beantworten, wurde eine empirische Studie durchgeführt, die die Bedürfnisse der Stakeholder in Bezug auf die Erklärbarkeit von KI-Systemen ermittelte.
Ergebnisse der Analyse der ethischen Richtlinien
Qualitätsanforderungen in ethischen Richtlinien
In dieser Studie haben 14 der 16 Organisationen Transparenz in ihren ethischen Richtlinien definiert, wobei 13 Organisationen Erklärbarkeit als Teil der Transparenzrichtlinien betrachteten. Die wichtigsten Aspekte dieser Richtlinien umfassen die Nutzung von KI, kommunikativen Offenheit und die Notwendigkeit, klar zu kommunizieren, wie und wo KI in den Systemen verwendet wird.
Erklärbarkeitsanforderungen und deren Gestaltung
Die Analyse der ethischen Richtlinien zeigte, dass die Organisationen eine Vielzahl von Aspekten identifizierten, die erklärt werden müssen. Dazu gehören die Rolle und das Verhalten des KI-Systems sowie die zugrunde liegenden Daten und deren Verwendung im System. Es wurde betont, dass es wichtig ist, die Limitationen des KI-Systems zu erklären.
Diskussion
Integration von Transparenz und Erklärbarkeit
Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass die Integration von Transparenz- und Erklärbarkeitsanforderungen entscheidend für den Aufbau des Vertrauens in KI-Systeme ist. Die klare Definition der Zwecke und Rollen von KI-Systemen ist von wesentlicher Bedeutung, um die Anforderungen an die Erklärbarkeit zu definieren.
Empfohlene Best Practices
Um die Erklärbarkeitsanforderungen von KI-Systemen zu definieren, sollten folgende Best Practices beachtet werden:
- Erstellen eines klaren Verständnisses des Benutzerprozesses, den das KI-System unterstützen soll.
- Definieren des Zwecks und der Rolle des KI-Systems aus der Perspektive der Benutzer und anderer Stakeholder.
- Durchführen von Workshops mit multidisziplinären Teams, um verschiedene Perspektiven zur Erklärbarkeit des Systems zu erfassen.
Schlussfolgerung
Diese Studie stellt fest, dass die systematische Definition von Erklärbarkeitsanforderungen ein entscheidender Schritt in der Entwicklung transparenter und vertrauenswürdiger KI-Systeme ist. Die vorgeschlagenen Modelle und Vorlagen bieten Praktikern eine wertvolle Unterstützung bei der Identifizierung und Definition ihrer spezifischen Erklärbarkeitsbedürfnisse.
