Was ist KI-Erklärbarkeit?

KI-Erklärbarkeit ist die Fähigkeit, die Entscheidungsprozesse, Logik und Ausgaben eines KI-Systems in einer Weise zu erklären und zu verstehen, die für Menschen nachvollziehbar und interpretierbar ist.

Erklärbarkeit ist entscheidend für Vertrauen, Compliance, Debugging und ethische KI-Nutzung, insbesondere in kritischen Bereichen wie Medizin, Justiz oder Finanzwesen, wo Entscheidungen gerechtfertigt werden müssen.

Erklärbarkeit funktioniert durch verschiedene Techniken wie Attention-Visualisierung, Feature Importance-Analyse, lokale Erklärungen oder die Verwendung von interpretierbaren Modellarchitekturen.

Ein KI-System für medizinische Diagnose erklärt seine Krebsdiagnose, indem es die spezifischen Bildregionen hervorhebt, die es als verdächtig identifiziert hat, und die Wahrscheinlichkeitswerte für seine Schlussfolgerung angibt.

Erklärbarkeit ist eng mit Interpretierbarkeit, Transparenz, Vertrauenswürdiger KI, Algorithmic Accountability und XAI (Explainable AI) verbunden.