Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Dieses Kapitel widmet sich den Grundlagen und betont die Bedeutung von XAI bei der Stärkung der Transparenz, Interpretierbarkeit und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen. Es wird das Potenzial von KI bei der Vorhersage und der Generierung von Inhalten untersucht und die Notwendigkeit klarer Entscheidungsprozesse unterstrichen. Zudem werden Methoden vorgestellt, um komplexe KI-Modelle für ein breites Publikum verständlicher zu machen.

Dieses Kapitel untersucht XAI-Techniken und kategorisiert sie in modellspezifische, modellunabhängige, lokale und globale Methoden, um KI-Entscheidungen zu erklären. Es werden die Regression und Klassifikation für modellspezifische Erkenntnisse erörtert und SHAP sowie LIME vorgestellt, um Blackbox-Modelle zu interpretieren. Außerdem geht es um die Komplexität von großen Sprachmodellen (LLMs) und die Notwendigkeit von Transparenz in ihren Entscheidungsprozessen.

Dieses Kapitel untersucht die transformative Wirkung von XAI, durch die KI in verschiedenen Bereichen zugänglicher und benutzerfreundlicher wird. Indem Erklärbarkeit von Anfang an integriert wird, ist sichergestellt, dass KI-Systeme transparent sind, was das Vertrauen fördert und eine engere Zusammenarbeit zwischen Menschen und Maschinen ermöglicht. Fallbeispiele aus der Praxis zeigen, wie XAI komplexe KI-Entscheidungen entmystifiziert und es Nutzern mit unterschiedlichem technischem Hintergrund ermöglicht, KI-Einsichten für fundiertere Entscheidungen zu nutzen.