Was ist KI-Erklärbarkeit?
Die Fähigkeit, die Entscheidungen und Prozesse eines KI-Systems in verständlicher Weise zu erklären.
Definition
KI-Erklärbarkeit ist die Fähigkeit, die Entscheidungsprozesse, Logik und Ausgaben eines KI-Systems in einer Weise zu erklären und zu verstehen, die für Menschen nachvollziehbar und interpretierbar ist.
Zweck
Erklärbarkeit ist entscheidend für Vertrauen, Compliance, Debugging und ethische KI-Nutzung, insbesondere in kritischen Bereichen wie Medizin, Justiz oder Finanzwesen, wo Entscheidungen gerechtfertigt werden müssen.
Funktion
Erklärbarkeit funktioniert durch verschiedene Techniken wie Attention-Visualisierung, Feature Importance-Analyse, lokale Erklärungen oder die Verwendung von interpretierbaren Modellarchitekturen.
Beispiel
Ein KI-System für medizinische Diagnose erklärt seine Krebsdiagnose, indem es die spezifischen Bildregionen hervorhebt, die es als verdächtig identifiziert hat, und die Wahrscheinlichkeitswerte für seine Schlussfolgerung angibt.
Verwandt
Erklärbarkeit ist eng mit Interpretierbarkeit, Transparenz, Vertrauenswürdiger KI, Algorithmic Accountability und XAI (Explainable AI) verbunden.
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