Wie können Sie KI-Erklärungen klar und relevant halten?

1 Was ist erklärbare KI?

Explainable AI (XAI) ist ein Zweig der KI, der sich auf die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen konzentriert, um Erklärungen zu generieren und zu präsentieren, wie und warum KI-Modelle und -Systeme funktionieren. XAI kann Benutzern, Entwicklern und Aufsichtsbehörden helfen, KI-Ergebnisse und -Verhaltensweisen zu verstehen, ihnen zu vertrauen und sie zu bewerten. XAI kann auch dazu beitragen, potenzielle Verzerrungen, Fehler und Risiken in KI-Anwendungen zu identifizieren und zu korrigieren. XAI ist keine einzelne Technik oder ein Framework, sondern eine Sammlung von Ansätzen, die je nach Art, Komplexität und Zweck des KI-Modells oder -Systems variieren.

3 Wie entwirft man erklärbare KI-Modelle und -Systeme?

Erklärbare KI stellt eine Herausforderung dar, wenn es darum geht, Genauigkeit und Interpretierbarkeit in Einklang zu bringen. Je komplexer das KI-Modell oder -System ist, desto genauer und leistungsfähiger ist es, aber auch desto weniger interpretierbar und erklärbar ist es. Daher erfordert die Gestaltung erklärbarer KI-Modelle und -Systeme die Berücksichtigung der Art und Struktur des KI-Modells oder -Systems, des Niveaus und des Umfangs der Erklärung sowie des Formats und Mediums der Erklärung. Zum Beispiel sind regelbasierte oder Entscheidungsbaummodelle einfacher zu erklären als tiefe neuronale Netze oder Reinforcement-Learning-Agenten. Darüber hinaus können verschiedene Benutzer oder Stakeholder je nach Hintergrund, Rolle und Kontext unterschiedliche Anforderungen an eine Erklärung haben. Darüber hinaus können verschiedene Arten von Erklärungen je nach Komplexität, Publikum und Zweck unterschiedliche Präsentationsmodi und -kanäle erfordern.

4 Wie generiert man erklärbare KI-Erklärungen?

Es gibt zwei Haupttypen von Methoden, um erklärbare KI-Erklärungen zu generieren: intrinsisch und post-hoc. Intrinsische Methoden zielen darauf ab, das KI-Modell oder -System selbst interpretierbarer und erklärbarer zu machen, indem Erklärbarkeitsmerkmale oder -einschränkungen in den Entwurfs- oder Trainingsprozess integriert werden. Einige intrinsische Methoden verwenden beispielsweise Regularisierungs-, Beschneidungs- oder Sparsity-Techniken, um die Komplexität oder Dimensionalität des KI-Modells oder -Systems zu reduzieren, oder verwenden Aufmerksamkeits-, Hervorhebungs- oder Relevanzmechanismen, um die wichtigen Merkmale oder Eingaben des KI-Modells oder -Systems hervorzuheben. Post-hoc-Methoden zielen darauf ab, Erklärungen aus dem KI-Modell oder -System zu extrahieren oder zu konstruieren, nachdem es trainiert oder bereitgestellt wurde, indem externe Tools oder Techniken verwendet werden, um sein Verhalten oder seine Ausgabe zu analysieren oder zu simulieren. Einige Post-hoc-Methoden verwenden beispielsweise lokale oder globale Approximationstechniken, um das KI-Modell oder -System mit einem einfacheren oder transparenteren Modell oder System zu approximieren, oder verwenden kontrastive oder kontrafaktische Techniken, um das KI-Modell oder -System mit alternativen oder hypothetischen Szenarien zu vergleichen.

5 Wie sind erklärbare KI-Erklärungen zu bewerten?

Die Bewertung erklärbarer KI-Erklärungen ist keine einfache Aufgabe, da es kein allgemeingültiges oder objektives Maß für die Erklärbarkeit gibt. Nichtsdestotrotz gibt es einige Kriterien oder Indikatoren, um die Qualität und Wirksamkeit erklärbarer KI-Erklärungen zu bewerten, wie z. B. Vollständigkeit, Genauigkeit, Konsistenz, Relevanz, Klarheit und Umsetzbarkeit. Vollständigkeit bezieht sich darauf, wie gut die Erklärung die relevanten Aspekte und Faktoren des KI-Modells oder -Systems abdeckt; Genauigkeit bezieht sich darauf, wie gut es die wahre Logik und Argumentation des KI-Modells oder -Systems widerspiegelt; Konsistenz bezieht sich darauf, wie gut es mit den Erwartungen und Intuitionen der Benutzer oder Stakeholder übereinstimmt. Relevanz bezieht sich darauf, wie gut es auf ihre Bedürfnisse und Ziele eingeht; Klarheit bezieht sich darauf, wie gut Informationen und Bedeutung auf einfache Weise vermittelt werden. und die Umsetzbarkeit bezieht sich darauf, wie gut sie es Benutzern oder Stakeholdern ermöglicht, fundierte Handlungen oder Entscheidungen auf der Grundlage des KI-Modells oder -Systems zu treffen.

6 Hier ist, was Sie sonst noch beachten sollten

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