Explainable AI (Erklärbare KI)
Was es ist
Erklärbare KI (XAI) untersucht Techniken, um Entscheidungen komplexer KI-Modelle, besonders tiefer neuronaler Netze, für Menschen interpretierbar zu machen — deckt Methoden wie Merkmalszuordnung, Saliency-Maps, und das Design intrinsisch interpretierbarer Modelle ab, sowie theoretische Kompromisse zwischen Genauigkeit und Interpretierbarkeit.
Warum es wichtig ist
Während KI-Systeme in Hochrisikobereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen, und Strafjustiz eingesetzt werden, ist die Fähigkeit zu erklären, warum ein Modell eine bestimmte Entscheidung traf, oft eine rechtliche und ethische Anforderung, nicht nur ein Vorteil, was Erklärbarkeit zu einem wirklich zentralen Forschungsproblem statt einer Randfrage macht.
Prüfungstipp
Unterscheiden Sie bei der Bewertung einer Erklärbarkeitsmethode sorgfältig zwischen treuen Erklärungen (die genau widerspiegeln, was das Modell tatsächlich berechnet hat) und bloß plausiblen (die einem Menschen vernünftig erscheinen, aber möglicherweise nicht die echte Modellargumentation widerspiegeln) — diese Unterscheidung ist eines der wichtigsten und am häufigsten übersehenen Probleme in der XAI-Literatur.
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