Erklärbarkeit bezeichnet in der Künstlichen Intelligenz (KI) die Fähigkeit eines Systems, seine Entscheidungen oder Handlungen für den Menschen nachvollziehbar und verständlich zu machen. Dies ist besonders wichtig, da KI-Systeme zunehmend in komplexen Anwendungen eingesetzt werden, bei denen die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen für Vertrauen, Rechenschaftspflicht und die Einhaltung von Vorschriften unerlässlich ist.
Die Bedeutung der Erklärbarkeit liegt darin, dass sie Transparenz in die Funktionsweise von KI-Modellen bringt. Traditionell wurden viele KI-Systeme als „black boxes“ angesehen, bei denen die genauen Entscheidungsprozesse im Dunkeln blieben. Durch Erklärbarkeit können Entwickler, Anwender und Betroffene verstehen, wie bestimmte Ergebnisse zustande kommen, was nicht nur das Vertrauen in die Technologie stärkt, sondern auch dazu beiträgt, Fehler zu identifizieren und zu korrigieren.
Um Erklärbarkeit zu erreichen, kommen verschiedene Methoden zum Einsatz. Dazu gehören transparente Modelle, die von vornherein so konzipiert sind, dass ihre Entscheidungsprozesse leicht verständlich sind. Ein Beispiel hierfür sind Entscheidungsbäume, die im Gegensatz zu komplexen neuronalen Netzen eine klare Hierarchie von Entscheidungen darstellen. Darüber hinaus gibt es Techniken der Modellinterpretierbarkeit, wie SHAP-Werte oder LIME, die helfen, die Beiträge einzelner Eingabefaktoren zu einem bestimmten Ausgabeergebnis zu verstehen.
Zusammenfassend ist Erklärbarkeit ein entscheidender Aspekt auf dem Weg zu verantwortungsvoller und zuverlässiger KI. Sie ermöglicht es, die Vorteile der Künstlichen Intelligenz zu nutzen, während gleichzeitig die Risiken und Ungewissheiten minimiert werden.