Thought Leadership
Das Bedürfnis nach Transparenz und Nachvollziehbarkeit von KI wächst und wird medial stärker thematisiert. Explainable AI (Erklärbare KI) stellt einen wichtigen Schritt in diese Richtung dar und ist entscheidend für das Vertrauen in und die Akzeptanz von KI-Systemen.
Was ist Explainable AI?
Explainable AI bezieht sich auf Prozesse und Methoden, die es menschlichen Nutzern ermöglichen, die Ergebnisse und Outputs, die durch maschinelle Lernalgorithmen erzeugt werden, zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Es geht darum, ein KI-Modell, seine erwarteten Auswirkungen und mögliche Verzerrungen zu beschreiben. Dies hilft, Modellgenauigkeit, Fairness, Transparenz und Ergebnisse in KI-gestützten Entscheidungsprozessen zu charakterisieren.
Warum ist Explainable AI wichtig?
Für Organisationen ist es entscheidend, die Entscheidungsprozesse der KI vollständig zu verstehen und nicht blind zu vertrauen. Erklärbare KI hilft dabei, maschinelle Lernalgorithmen, Deep Learning und neuronale Netzwerke zu verstehen und zu erklären. Dies fördert das Vertrauen der Endnutzer, die Auditierbarkeit des Modells und den produktiven Einsatz von KI, während es gleichzeitig Compliance-, rechtliche, Sicherheits- und Reputationsrisiken von KI in der Produktion mindert.
Vorteile von Explainable AI
KI-Modelle, insbesondere solche, die auf Deep Learning basieren, werden oft als „Black Boxes“ betrachtet, da selbst ihre Entwickler nicht immer nachvollziehen können, wie genau diese Modelle zu einem bestimmten Ergebnis kommen. Dies stellt ein großes Problem dar, da es die Kontrolle, Rechenschaftspflicht und Auditierbarkeit der KI erschwert. Durch die Erklärbarkeit von KI können Entwickler sicherstellen, dass das System wie erwartet funktioniert. Dies ist besonders für die Einhaltung von regulatorischen Standards wichtig.
Vergleich von KI und Erklärbarer KI
Der Unterschied zwischen „regulärer“ KI und Erkärbarer KI liegt darin, dass letzter spezifische Techniken und Methoden implementiert, um sicherzustellen, dass jede Entscheidung im ML-Prozess nachvollziehbar und erklärbar ist. Hier ein Overview der Unterschiede:
| Künstliche Intelligenz (AI) | Explainable Artificial Intelligence (XAI) | |
|---|---|---|
| Transparenz | Oft als „Black Box“ betrachtet; Entscheidungsprozesse sind nicht transparent oder nachvollziehbar. | Hohe Transparenz; Entscheidungsprozesse sind klar und nachvollziehbar. |
| Verständlichkeit | Ergebnisse und Funktionsweise sind für Nutzer häufig schwer zu verstehen. | Ergebnisse und Funktionsweise sind für Nutzer leicht verständlich und erklärbar. |
| Vertrauen | Kann Misstrauen hervorrufen, da die Entscheidungsfindung undurchsichtig ist. | Fördert Vertrauen durch klare Darstellung der Entscheidungsfindung und -logik. |
| Nachvollziehbarkeit | Entscheidungen des Modells sind oft nicht nachvollziehbar. | Entscheidungen des Modells sind nachvollziehbar und erklärbar. |
| Regulatorische Compliance | Schwierigkeiten bei der Einhaltung regulatorischer Anforderungen. | Ermöglicht Einhaltung regulatorischer Anforderungen durch Transparenz. |
| Anpassungsfähigkeit | Anpassungen basieren oft auf Versuch und Irrtum, ohne klare Einsicht in die Modellfunktion. | Anpassungen sind gezielter und effektiver, da die Funktionsweise des Modells klar ist. |
| Risikomanagement | Risikobewertung ist herausfordernd aufgrund fehlender Einblicke in die Modellentscheidungen. | Risikobewertung und -management sind effektiver durch klare Einblicke in die Modellentscheidungen. |
| Einsatzbereiche | Breite Anwendung in verschiedenen Bereichen. | Besonders geeignet für Bereiche, in denen Transparenz und Verständlichkeit entscheidend sind. |
| Benutzerakzeptanz | Kann durch mangelnde Erklärbarkeit und Verständlichkeit eingeschränkt sein. | Höhere Benutzerakzeptanz durch verbesserte Erklärbarkeit und Verständlichkeit. |
| Entwicklungsansatz | Fokus auf Leistung und Genauigkeit, oft ohne Berücksichtigung anderer Faktoren | Gleichgewicht zwischen Leistung, Genauigkeit und der Fähigkeit, Entscheidungen zu erklären und zu verstehen. |
Fünf Usecases
Laut dem renommierten Beratungsunternehmen McKinsey hat die sogenannte xAI diese fünf Benefits:
Aufbau von Vertrauen und Akzeptanz: Erklärbarkeit ist entscheidend für den Aufbau von Vertrauen. Kunden, Regulierungsbehörden und die breite Öffentlichkeit müssen das Vertrauen haben, dass die KI-Modelle, die wichtige Entscheidungen treffen, dies auf eine genaue und ehrliche Weise tun. Selbst die fortschrittlichsten KI-Systeme werden nicht genutzt, wenn die vorgesehenen Benutzer die Grundlage für die gegebenen Empfehlungen nicht verstehen. Vertriebsteams vertrauen beispielsweise eher auf ihr Bauchgefühl als auf eine KI-Anwendung, deren vorgeschlagene nächste Schritte wie aus einer „Black Box“ zu kommen scheinen. Das Wissen, warum eine KI-Anwendung eine Empfehlung abgegeben hat, erhöht das Vertrauen, dieser zu folgen.
Aufdecken neuer, wertgenerierender Maßnahmen: Das Verständnis, wie ein Modell funktioniert, kann Unternehmen auch dabei helfen, Geschäftsmaßnahmen zu finden, die sonst verborgen bleiben würden. Denn in einigen Fällen kann das tiefere Verständnis der Gründe für eine Vorhersage sogar mehr Wert als die Vorhersage oder Empfehlung selbst bringen. Zum Beispiel kann eine Vorhersage von Kundenabwanderungen in einem bestimmten Segment an sich hilfreich sein, aber eine Erklärung, warum die Abwanderung wahrscheinlich ist, kann die effektivsten Wege für das Unternehmen aufzeigen, einzugreifen.
Sicherstellen, dass KI geschäftlichen Nutzen bringt: Wenn das technische Team erklären kann, wie ein KI-System funktioniert, kann das Geschäftsteam bestätigen, dass das angestrebte Geschäftsziel erreicht wird und Situationen erkennen, in denen möglicherweise Informationen verloren gegangen sind. Dadurch wird gewährleistet, dass eine KI-Anwendung so eingerichtet ist, dass sie ihren erwarteten Wert liefert.
Minderung regulatorischer und anderer Risiken: Erklärbarkeit hilft Organisationen, Risiken zu mindern. KI-Systeme, die gegen ethische Normen verstoßen, selbst wenn unbeabsichtigt, können öffentliche, mediale und regulatorische Prüfungen auslösen. Rechts- und Risikoteams können die vom technischen Team bereitgestellte Erklärung zusammen mit dem beabsichtigten Geschäftsanwendungsfall verwenden, um sicherzugehen, dass das System mit geltenden Gesetzen und Vorschriften übereinstimmt und auch mit den internen Unternehmensrichtlinien im Einklang steht.
