XAI bezieht sich auf „Erklärbare Künstliche Intelligenz“ (Explainable Artificial Intelligence) und beschreibt Ansätze, die darauf abzielen, die Entscheidungsprozesse und Ergebnisse von KI-Systemen für Menschen nachvollziehbar und verständlich zu machen. Im Gegensatz zu herkömmlichen KI-Systemen, die oft als „black boxes“ bezeichnet werden, da ihre internen Mechanismen undurchsichtig sind, zielt XAI darauf ab, Transparenz und Vertrauen in die Funktionsweise von KI zu schaffen.
Die Bedeutung von XAI liegt in der Notwendigkeit, die Verantwortlichkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Anwendungen zu gewährleisten. In vielen Bereichen, wie Medizin, Finanzen oder Recht, ist es entscheidend, dass die von KI getroffenen Entscheidungen nicht nur korrekt, sondern auch erklärbar sind. Dies ermöglicht es Anwendern, Fehlerquellen zu identifizieren, die Systeme zu verbessern und die rechtlichen Anforderungen einzuhalten.
Um dies zu erreichen, setzen XAI-Methoden auf Techniken wie Feature-Importance, Model-Interpretability oder Saliency Maps. Diese Tools helfen dabei, die relevanten Faktoren aufzuzeigen, die die KI bei ihrer Entscheidungsfindung berücksichtigt hat. Darüber hinaus können erklärbare KI-Systeme in der Lage sein, natürliche Sprache zu generieren, um ihre Entscheidungen zu begründen.
XAI ist nicht nur ein technisches, sondern auch ein ethisches Anliegen. Indem es die Verständlichkeit von KI fördert, wird ein wichtiger Schritt in Richtung einer verantwortungsvollen und ethischen Nutzung von KI-Technologien unternommen.