Unbekannte beziehen sich im Kontext der künstlichen Intelligenz (KI) auf Variablen, Faktoren oder Einflüsse, die während der Entwicklung oder Anwendung eines KI-Systems nicht bekannt oder berücksichtigt werden. Diese Unbekannten können erhebliche Auswirkungen auf die Leistung, Zuverlässigkeit und Vorhersehbarkeit des Systems haben.
Ein wichtiger Aspekt ist die Unterscheidung zwischen „bekannten Unbekannten“ (known unknowns) und „unbekannten Unbekannten“ (unknown unknowns). Bekannte Unbekannte sind Faktoren, die als relevant erkannt werden, aber nicht genau gemessen oder quantifiziert werden können. Beispielsweise könnte ein KI-Modell, das zur Vorhersage von Kundenverhalten entwickelt wird, bestimmte sozioökonomische Faktoren nicht berücksichtigen, obwohl diese potenziell relevant sind.
Unbekannte Unbekannte hingegen sind Faktoren, die überhaupt nicht vorhergesehen oder berücksichtigt werden. Diese können aus unerwarteten Ereignissen, neuen Technologien oder veränderten Rahmenbedingungen resultieren. Ein Beispiel hierfür wäre die plötzliche Einführung einer neuen Gesetzgebung, die das Verhalten eines Marktes verändert, mit dem das KI-System nicht programmiert wurde umzugehen.
Die Behandlung von Unbekannten ist entscheidend für die Robustheit und Anpassungsfähigkeit von KI-Systemen. Techniken wie robuste Optimierung, Bayesianische neuronale Netze oder aktives Lernen werden eingesetzt, um mit Unsicherheiten umzugehen. Dennoch bleiben Unbekannte eine der größten Herausforderungen in der KI, da sie oft erst nach der Implementierung eines Systems deutlich werden.