Transparenz, Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit in KI/ML Kreditbewertungsmodellen
Transparenz ist ein häufiges Schlagwort im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) und wird oft als eines der wichtigsten Prinzipien angeführt, um die Risiken und Schäden, die mit KI verbunden sind, zu adressieren. Insbesondere im Kontext von Kreditbewertungsmodellen ist es entscheidend, ein klares Verständnis darüber zu haben, wie diese Modelle funktionieren und welche Entscheidungen sie treffen.
Was bedeutet Transparenz und warum ist sie wichtig?
Transparenz kann viele Bedeutungen haben. Sie kann sich darauf beziehen, den Einsatz eines algorithmischen Entscheidungswerkzeugs zu offenbaren oder Einblicke zu gewinnen, wie ein Machine Learning (ML) Modell zu einer Entscheidung kommt. Diese Sichtbarkeit hilft sicherzustellen, dass ML-Modelle fair und nicht diskriminierend agieren.
Die Herausforderungen zur Transparenz sind oft durch einen Mangel an gemeinsamem Verständnis bezüglich Transparenz und verwandter Konzepte wie Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit behindert. Der Mangel an Transparenz kann sowohl für Verbraucher als auch für Finanzinstitute ernsthafte Probleme mit sich bringen.
Herausforderungen von ML-Modellen
ML-Modelle nutzen große Datensätze und weisen oft eine hohe Komplexität auf, wenn es darum geht, diese Daten zu verarbeiten, um Vorhersagen zu treffen. Diese erhöhte Komplexität kann zu „schwarzen Kästen“ führen, da es schwierig wird zu verstehen, wie das Modell zu einer bestimmten Vorhersage gelangt. Dies stellt ein Risiko dar, insbesondere für Finanzinstitute, die in der Lage sein müssen, die Ergebnisse ihrer Modelle gegenüber Regulierungsbehörden zu erklären.
Erklärbarkeit versus Interpretierbarkeit
Diese Begriffe werden oft ungenau verwendet. Interpretierbarkeit bezieht sich auf die Eigenschaft eines Modells, das von Anfang an verständlich ist. Im Gegensatz dazu wird Erklärbarkeit verwendet, wenn zusätzliche Techniken auf ein komplexes Modell angewendet werden, um Einblicke zu erhalten. Der Einsatz von post hoc Erklärungen hat jedoch mehrere Nachteile, darunter die Tatsache, dass sie oft nicht robust genug sind und nicht die zugrunde liegenden Muster innerhalb der Daten erfassen.
Best Practices für Interpretierbarkeit
Die Entwicklung von interpretablen ML-Modellen erfordert eine Methodologie, die von Anfang an Transparenz integriert. Dies ermöglicht es den Nutzern, die Interaktionen zwischen Variablen zu sehen und gegebenenfalls Änderungen vorzunehmen. In vielen Fällen können interpretable Modelle ähnliche Leistungsniveaus wie komplexe Modelle erreichen, jedoch mit dem zusätzlichen Vorteil der Transparenz.
Regulatorische Klarheit und Standards
Es besteht ein großer Bedarf an mehr Konsistenz zwischen den Regulierungsbehörden, wie sie KI- und ML-Technologien betrachten. Es wäre hilfreich, wenn klare Definitionen für Begriffe wie Transparenz, Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit bereitgestellt werden. Darüber hinaus sollten Richtlinien zur Evaluierung dieser Systeme formuliert werden, um Finanzinstituten zu helfen, den Einsatz von ML-Technologien zu fördern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Transparenz in der Kreditbewertung entscheidend ist, um gerechte und verantwortungsvolle Entscheidungen zu gewährleisten. Der Einsatz von interpretable Modellen bietet nicht nur Transparenz, sondern auch die Möglichkeit, Modelle anzupassen, um inhärente Vorurteile zu adressieren.
