Was verbirgt sich hinter erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI)?
Kurz gesagt: Erklärbare künstliche Intelligenz (XAI) umfasst Systeme und Methoden, die es ermöglichen, die Funktionsweise und Ergebnisse von KI-Modellen nachzuvollziehen und ihnen Vertrauen zu schenken. XAI zielt darauf ab, die Entscheidungsprozesse von KI-Modellen transparent zu machen, was in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzsektor und bei autonomen Fahrzeugen von grosser Bedeutung ist, wo "Blackbox"-Systeme nicht akzeptabel sind.
Kernkonzepte der XAI
XAI umfasst alles Methoden und Techniken, die die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen transparent, verständlich und für den Menschen interpretierbar machen. Dies steht im Gegensatz zu vielen anderen KI-Systemen, deren Entscheidungsprozesse oft undurchsichtig und oft auch hinter closed Source versteckt sind. Die wichtigsten Ziele von XAI sind:
- Verbesserung der Transparenz: Einblicke in die Funktionsweise von KI-Modellen gewähren.
- Vertrauen stärken: Den Nutzern helfen, den Entscheidungen von KI-Systemen zu vertrauen, indem sie verstehen, wie diese Entscheidungen zustande kommen.
- Kontrolle ermöglichen: Nutzern die Möglichkeit geben, KI-Systeme zu korrigieren oder zu verbessern, indem sie deren Verhalten verstehen.
- Einhaltung von Vorschriften: Gesetzliche und ethische Standards einhalten, die eine Erklärung von KI-Entscheidungen erfordern.
Techniken und Methoden
XAI kann durch verschiedene Techniken umgesetzt werden:
- Modellspezifische Methoden: Diese sind auf bestimmte KI-Modelle zugeschnitten und bieten detaillierte Einblicke in deren Funktionsweise. Beispielsweise sind Entscheidungsbäume von Natur aus interpretierbar, da ihre Entscheidungspfade leicht nachvollziehbar sind.
- Modellagnostische Methoden: Diese können auf jedes KI-Modell angewendet werden und umfassen Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) und SHAP (SHapley Additive exPlanations). Diese Techniken erklären Vorhersagen, indem sie das ursprüngliche Modell lokal durch ein interpretierbares Modell approximieren.
Anwendungen von XAI
XAI findet Anwendung in vielen Bereichen, in denen KI-Entscheidungen begründet oder verstanden werden müssen:
- Gesundheitswesen: Erklärungen für Diagnosen oder Behandlungsempfehlungen, die von KI-Systemen erstellt werden.
- Finanzwesen: Kreditwürdigkeitsprüfung und Risikobewertung, bei denen Erklärungen zur Einhaltung von Vorschriften notwendig sind.
- Gerichtswesen: Entscheidungsunterstützungssysteme, die bei Bewährungen oder Verurteilungen verwendet werden, wo Transparenz entscheidend ist.
- Autonome Fahrzeuge: Erklärungen für Entscheidungen, die von autonomen Fahrsystemen getroffen werden, z. B. wann und warum gebremst wird.
Herausforderungen und Beschränkungen
Trotz ihrer Vorteile steht die XAI vor einigen Herausforderungen:
- Abwägung zwischen Komplexität und Genauigkeit: Interpretierbare Modelle wie lineare Regressionen sind oft weniger genau als komplexe Modelle wie tiefe neuronale Netze.
- Entdeckungsrisiko: Die Erhöhung der Erklärbarkeit kann unbeabsichtigt sensible Informationen über die Daten oder das Modell selbst preisgeben.
- Technische Komplexität: Die Methoden zur Erklärbarkeit von KI-Systemen können komplex und schwierig zu implementieren sein und erfordern viel Fachwissen.
Erklärbarkeit in der künstlichen Intelligenz ist ein zunehmend wichtiges Thema, da Unternehmen versuchen, KI in ihre Produkte zu integrieren.
evoML
evoML bietet eine einfache und skalierbare Möglichkeit, optimierte ML-Pipelines zu erstellen und zu implementieren, um den gesamten Prozess der Datenwissenschaft durch evolutionäres Lernen zu automatisieren. Anhand von Finanzmarktdaten wird demonstriert, wie evoML XAI handhabt, mit dem Ziel, Vorhersagen über die Preisentwicklung zu treffen.
Nach dem Modellierungsprozess setzt evoML das beste Maschinenlernmodell für das jeweilige Ziel ein und bietet intelligente Benachrichtigungen, die Benutzer über die Gesamtleistung des Modells in Bezug auf Genauigkeit, Berechnungszeit usw. informieren.
Diese Prozesse sind eine Fortsetzung der Erklärbarkeit und Leistungsüberprüfungen, um sicherzustellen, dass Verbraucher ihre eigenen Geschäftsziele gegenüber dem implementierten Modell überwachen können.
evoML strebt eine Balance zwischen der Autonomie der KI und der menschlichen Autorität an, um Diskriminierung und Voreingenommenheit zu verhindern, geschäftliche Entscheidungen durch Klarheit und Sorgfalt zu fördern und die Wohlfahrt der Gesellschaft durch zuverlässige und hochwertige Empfehlungen zu unterstützen.
Wer mehr wissen will: Die Webseite https://www.turintech.ai/explainable-artificial-intelligence-xai-overcoming-the-challenges-with-evoml/ befasst sich mit dem Thema der erklärbarer künstlichen Intelligenz (Explainable Artificial Intelligence, XAI) und wie die Herausforderungen, die XAI mit sich bringt, mit Hilfe der evoML-Plattform von TurinTech überwunden werden können.
Bei Fragen? #fragRoger
Willst du mehr wissen? Sehr gerne komme ich auch bei Dir, bei deiner Firma, deiner ERFA Gruppe oder deinem Verband vorbei und helfe mit einem Workshop oder Input Referat.
Lass uns gerne mal unverbindlich sprechen. Also wenn ich helfen kann, wende dich gerne an mich #fragRoger
Disclaimer: dieser Artikel wurde mit PerplexityPro recherchiert, mit Deepl Write verbessert und Mistral zusammen gefasst und vereinfacht. Das Bild stammt von IdeogramAi. Dieser Artikel ist rein edukativ und erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit.
Quellen:
[...] https://insights.sei.cmu.edu/blog/what-is-explainable-ai/
[...] https://www.ibm.com/topics/explainable-ai
[...] https://www.techtarget.com/whatis/definition/explainable-AI-XAI
[...] https://www.mdpi.com/journal/applsci/special_issues/NUTS41J5Z8
[...] https://de.wikipedia.org/wiki/Explainable_Artificial_Intelligence
