Was ist Explainable AI?

Mit KI kennen sich dank OpenAI ChatGPT, neuroflash und Co. inzwischen viele Menschen aus. Kurz die Eingabeaufforderung (Prompt) in die Tasten gehauen und schon findet man einige Sekunden später das Ergebnis auf dem Bildschirm wieder. Doch warum sieht das Ergebnis überhaupt so aus, wie es aussieht? Warum trifft die künstliche Intelligenz ihre Entscheidungen so und nicht anders? Genau bei diesen Fragen setzt Explainable AI (oder XAI) an: Dieses Konzept zielt darauf ab, die Ergebnisfindung von künstlichen Intelligenzen nachvollziehbar zu machen. Was das genau heißt, warum das überhaupt wichtig ist und welche methodischen Ansätze es dazu gibt, erfährst du in diesem Artikel.

Was ist Explainable AI?

Stell dir vor, du arbeitest für ein Unternehmen, das künstliche Intelligenz nutzt, um komplexe Entscheidungen zu treffen. Doch wie kannst du sicherstellen, dass die von der KI getroffenen Entscheidungen nachvollziehbar sind und auf vertrauenswürdigen Daten basieren? Hier kommt Explainable AI (XAI) ins Spiel. XAI bezieht sich auf Methoden und Techniken, mit denen KI-Modelle für Menschen verständlich gemacht werden können. Das bedeutet, dass die Algorithmen erklärbar sein müssen und transparente Modelle zur Verfügung stellen sollten. 

Ein Beispiel dafür ist ein Modell, bei dem man sehen kann, welche Daten verwendet wurden und wie sie interpretiert wurden. Die Erklärbarkeit von KI-Modellen ist besonders wichtig für Unternehmen und Organisationen, die aufgrund regulatorischer Vorgaben oder ethischer Überlegungen verpflichtet sind, ihre Entscheidungsprozesse offen zu legen. Mit XAI können Menschen besser verstehen, warum bestimmte Entscheidungen getroffen werden und welchen Einfluss diese auf ihr Leben haben könnten. Insgesamt ermöglicht es XAI den Menschen eine höhere Kontrolle über die KI-Systeme zu haben und dadurch mehr Vertrauen in deren Einsatz zu entwickeln.

 

Warum ist Explainable AI wichtig?

Die Erklärbarkeit von künstlicher Intelligenz (KI) ist von entscheidender Bedeutung für Unternehmen und Menschen. Es geht darum, dass wir die Entscheidungen von KI-Modellen verstehen und ihnen vertrauen können. Wenn ein Unternehmen beispielsweise ein KI-Modell zur Vorhersage von Verkäufen verwendet, müssen sie in der Lage sein zu erklären, wie das Modell seine Entscheidungen getroffen hat. Das bedeutet auch, dass es notwendig ist, die Daten zu verstehen, auf denen das Modell trainiert wurde. Ohne Erklärbarkeit kann es schwierig sein, unangemessene oder diskriminierende Entscheidungen der Modelle zu erkennen und entsprechend zu handeln. Außerdem kann eine höhere Erklärbarkeit dazu beitragen, mehr Vertrauen in KI-Modelle aufzubauen und ihre Akzeptanz bei den Nutzer*innen zu erhöhen. Deshalb ist Explainable AI (XAI) nicht nur ein Trend oder eine Option – sondern eine Notwendigkeit für Unternehmen und Gesellschaft insgesamt. Weitere wichtige Aspekte sind hierbei: 

• Vertrauen und Akzeptanz: Menschen neigen eher dazu, Technologien zu vertrauen und anzunehmen, die sie verstehen können. Wenn Benutzer*innen nachvollziehen können, wie ein KI-System zu einer Entscheidung gekommen ist, sind sie eher bereit, diese Entscheidungen zu akzeptieren und darauf zu reagieren, insbesondere in kritischen Bereichen wie Medizin, Finanzen und Recht.

• Fehlerkorrektur: Durch die Nachvollziehbarkeit der Entscheidungsprozesse können Entwickler*innen und Nutzer*innen Fehler innerhalb von KI-Modellen identifizieren und korrigieren. Dies ist besonders wichtig, da selbst kleine Fehler in den Daten oder im Algorithmus zu großen Abweichungen in den Ergebnissen führen können.

• Rechenschaftspflicht und Governance: In vielen Anwendungen ist es notwendig, dass die Entscheidungen der KI gegenüber Stakeholdern, wie Kunden, Patienten oder auch Aufsichtsbehörden, gerechtfertigt werden können. XAI ermöglicht es, die Verantwortung klar zuzuordnen und gesetzliche sowie ethische Standards zu erfüllen.

• Vermeidung von Bias: KI-Systeme können unbeabsichtigt Vorurteile aus ihren Trainingsdaten lernen. XAI hilft, solche Bias zu erkennen und zu minimieren, um fairere und objektivere Entscheidungen zu gewährleisten.

• Sicherheit: In sicherheitskritischen Systemen, wie autonomen Fahrzeugen oder Überwachungssystemen, ist es unerlässlich zu verstehen, wie Entscheidungen zustande kommen, um potenzielle Gefahrensituationen zu vermeiden und zu managen.

Methoden und Techniken für die Erklärbarkeit von KI-Modellen

Layer-wise Relevance Propagation

Um die Funktionsweise von KI-Modellen transparent und nachvollziehbar zu gestalten, bedient sich die Forschung verschiedener XAI-Techniken. Eine dieser Techniken ist die Layer-wise Relevance Propagation (LRP), die dazu dient, herauszufinden, welche Merkmale von Eingangsdaten wesentlich zu den Ergebnissen eines neuronalen Netzwerks beitragen. LRP arbeitet rückwärtsgerichtet und identifiziert relevante Neuronen und deren Verbindungen, um zu verdeutlichen, welche Aspekte eines Eingangsvektors das Ergebnis beeinflusst haben.

Kontrafaktische Methoden

Kontrafaktische Methoden hingegen verfolgen einen experimentellen Ansatz. Sie verändern nachträglich die Eingangsdaten – seien es Texte, Bilder oder Diagramme – und beobachten, wie sich diese Änderungen auf die Ausgabe des Modells auswirken. Dadurch lässt sich erkennen, welche Variationen in den Daten zu unterschiedlichen Entscheidungen der KI führen.

LIME

Ein weiterer wichtiger Ansatz sind lokal interpretierbare, modell-agnostische Erklärungen, bekannt als LIME. Diese Methode zielt darauf ab, die Vorhersagen von KI-Modellen unabhängig von ihrer Komplexität zu erklären, indem es vereinfachte Modelle um komplexe Vorhersagen herum erstellt, die dann leichter zu interpretieren sind.

GAM

Das generalisierte additive Modell (GAM) ist ebenfalls eine Technik, die verwendet wird, um den Zusammenhang zwischen Eingabevariablen und der Vorhersage zu verstehen. GAMs sind nützlich, weil sie es ermöglichen, den Einfluss einzelner Variablen auf das Ergebnis isoliert zu betrachten und dabei gleichzeitig die Beziehungen zwischen ihnen zu modellieren.

Rationalisierung

Schließlich gibt es noch die Rationalisierung, die insbesondere bei KI-basierten Robotern zum Einsatz kommt. Diese Technik befähigt Maschinen dazu, ihre Handlungen in menschlicher Sprache zu erklären und so ihre Entscheidungsfindung nachvollziehbar zu machen.

Anwendungsgebiete von XAI

Explainable AI (XAI) hat ein breites Spektrum an Anwendungsfällen, von denen jeder spezifische Herausforderungen und Vorteile mit sich bringt:

Hochfrequenzhandel (Algorithmischer Handel): Im Hochfrequenzhandel werden Algorithmen eingesetzt, um in sehr kurzen Zeitintervallen große Volumina von Wertpapieren zu handeln. XAI kann hier eingesetzt werden, um Handelsentscheidungen transparent zu machen und nachzuvollziehen, weshalb ein Algorithmus bestimmte Kauf- oder Verkaufsempfehlungen gibt. Dies erhöht nicht nur das Vertrauen der Händler*innen und Regulierungsbehörden, sondern kann auch dabei helfen, komplexe Marktphänomene zu verstehen und regulatorische Compliance zu gewährleisten.

Medizinische Diagnostik: In der medizinischen Diagnostik kann XAI dazu beitragen, Diagnoseentscheidungen, die auf KI-basierten Analysen von medizinischen Bildern oder Patientendaten beruhen, zu erklären. Das Verständnis der Entscheidungsgrundlagen ist hier besonders kritisch, da es die Akzeptanz von KI-Unterstützung bei Ärzt*innen und Patient*innen fördert und dazu beitragen kann, Fehldiagnosen zu reduzieren und individuelle Behandlungspläne zu verbessern.

Selbstfahrende Kraftfahrzeuge: Bei autonomen Fahrzeugen ist es entscheidend zu verstehen, wie das Fahrzeug seine Entscheidungen trifft, etwa warum es eine bestimmte Route wählt oder wie es auf unerwartete Hindernisse reagiert. XAI kann in diesem Bereich die Sicherheit erhöhen, indem es Einblick in die Entscheidungsfindungsprozesse der Fahrzeug-KI gibt und so das Vertrauen der Nutzer*innen und der Öffentlichkeit in diese Technologie stärkt.

Neuronale Netzwerk-Bildgebung: In der Bildverarbeitung werden neuronale Netzwerke eingesetzt, um Bilder zu klassifizieren, Objekte zu erkennen und Muster zu interpretieren. XAI kann dabei helfen, die oft komplexen inneren Abläufe dieser Netzwerke zu dechiffrieren. Dies ist besonders nützlich in Bereichen wie der Satellitenbildanalyse oder der klinischen Bildgebung, wo es darauf ankommt, die zugrunde liegenden Muster zu verstehen, die zu einer bestimmten Klassifizierung oder Erkennung führen.

Militärische Zwecke: Im militärischen Sektor wird KI für die Simulation und das Training von Kampfstrategien eingesetzt. XAI kann hier dazu beitragen, die Entscheidungen der KI transparent zu machen und somit das Verständnis und die Effektivität von Trainingsprogrammen zu verbessern. Dadurch können Strategien besser bewertet und optimiert werden, was zu einer effizienteren Vorbereitung auf reale Einsätze führt.

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