Der Begriff „Black Box“ bezieht sich im Kontext der Künstlichen Intelligenz (KI) auf Systeme oder Modelle, deren interne Funktionsweise nicht sichtbar oder verständlich ist. Ähnlich wie bei einer schwarzen Box in der Physik, wo nur die Eingänge und Ausgänge bekannt sind, aber nicht die darin ablaufenden Prozesse, bezieht sich der Begriff in der KI auf Algorithmen oder Modelle, deren Entscheidungsfindung nicht transparent ist.
Ein typisches Beispiel hierfür sind komplexe maschinelle Lernalgorithmen, insbesondere neuronale Netze. Diese Modelle sind oft so komplex, dass selbst ihre Entwickler die genauen Gründe für bestimmte Vorhersagen oder Entscheidungen nicht nachvollziehen können. Dies wird als „Black Box“-Problem bezeichnet.
Das Problem der „Black Box“ ist besonders relevant, da es zu Vertrauensverlust bei der Nutzung von KI-Systemen führen kann. In Bereichen wie der Medizin, der Finanzwirtschaft oder der Rechtswissenschaften, wo Transparenz und Verantwortlichkeit von entscheidender Bedeutung sind, kann die Unfähigkeit, die Entscheidungsfindung eines Systems zu verstehen, zu erheblichen Risiken führen.
Um das „Black Box“-Problem zu lösen, gibt es Bestrebungen, KI-Systeme transparenter zu machen. Ein Ansatz hierfür ist die Entwicklung von „Explainable AI“ (XAI), also erklärbarer KI. Ziel ist es, die Funktionsweise von Algorithmen so aufzuschlüsseln, dass sie von Menschen verstanden werden können. Dazu gehören Techniken wie die Visualisierung von Entscheidungswegen oder die Identifizierung von Mustern, die das System bei der Bearbeitung von Daten verwendet.
Trotz dieser Bemühungen bleibt die „Black Box“ ein zentrales Thema in der Diskussion um KI. Während einfache Modelle möglicherweise transparenter sind, können sie oft nicht die gleiche Leistungsfähigkeit wie komplexe Systeme bieten. Die Balance zwischen Leistung und Verständlichkeit bleibt somit eine der großen Herausforderungen in der Entwicklung von KI-Systemen.