Was macht KI erklärungsbedürftig?

Die Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) sind dank des Erfolgs des maschinellen Lernens explodiert. Künftige Entwicklungen dürften zu autonomen Systemen führen, die wahrnehmen, lernen, Entscheidungen treffen und handeln können. Da die Maschinen dieser Systeme jedoch nicht in der Lage sind, ihre Entscheidungen und ihr Verhalten gegenüber menschlichen Nutzern zu rechtfertigen, ist ihr Nutzen begrenzt. Daher müssen wir intelligente, autonome und symbiotische Systeme entwickeln, um die anstehenden Probleme zu lösen.

KI wird heute in vielen Branchen eingesetzt, auch in solchen, die das Leben der Menschen direkt betreffen, wie Gesundheitswesen, Banken und auch Gerechtigkeit. Wir verlangen von ihnen, dass sie ihr Handeln und die Faktoren, die zu ihren Entscheidungen geführt haben, begründen, wenn wir Computerentscheidungen in diesen Sektoren vertrauen können.

In diesem Beitrag geht es um erklärbare künstliche Intelligenz (XAI), ihre Schlüsseltechniken und -grundsätze und wie wir sie anwenden können, um die Wirtschaft voranzubringen.

Was genau ist erklärbare KI?

Unternehmen nutzen erklärbare KI, auch bekannt als XAI, als eine Reihe von Werkzeugen und Strategien, die es dem Menschen erleichtern, zu verstehen, wie und warum sich Modelle so verhalten, wie sie es tun.

XAI is:
A Set of ideal techniques:
To assist others in understanding how a model is trained. It uses some of the best practices and guidelines that data scientists have employed for years.
Understanding the training process and the data used to build a model might help us decide whether to utilize it and when not.
It also sheds light on any potential biases the model may have encountered.
A set of design guidelines:
Researchers are concentrating more on streamlining the development of AI systems so that they are intrinsically simpler to comprehend.
A set of tools:
By incorporating those learnings into the training models as the systems become clearer and making those learnings available to others for adoption into their models. The training models can further be improved.

Die Grundprinzipien der erklärbaren KI

Das Nationale Institut für Normung (NIST) legt fest vier Grundsätze einer erklärbaren künstlichen Intelligenz um zu klären, was XAI ist:

The "evidence, support, or logic for each output" need should be met by an AI system.
An AI system ought to offer its users explanations they can follow.
Explanation precision. The AI system's method followed to produce the output should be accurately reflected in the explanation.
Boundaries to knowledge. An AI system should only function in the circumstances it was built and should refrain from producing an output when it is not sufficiently confident in the outcome.

Beispiele für erklärbare AI

Es gibt zahlreiche Branchen und Berufsgruppen, die von XAI profitieren. Hier sind einige Vorteile für einige wichtige Aufgaben und Geschäftsbereiche, die XAI zur Verbesserung ihrer KI-Systeme nutzen.

XAI im Gesundheitswesen

Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen in der Gesundheitsbranche ist weit verbreitet. Mediziner können jedoch nicht erklären, warum bestimmte Urteile oder Prognosen getroffen werden. Dies schränkt die Art der Situationen ein, in denen die KI-Technologie eingesetzt werden kann.

Mit Hilfe von XAI können Mediziner feststellen, welche Patienten am ehesten einen Krankenhausaufenthalt benötigen und welche Art der Behandlung am effektivsten wäre. Dank des Informationszuwachses sind Ärzte nun in der Lage, Entscheidungen zu treffen.

XAI in der Versicherung

Da der Versicherungssektor einen erheblichen Einfluss hat, müssen Versicherer ihren KI-Systemen vertrauen, sie verstehen und prüfen, um ihr Potenzial zu maximieren. Mit XAI erleben Versicherer eine bessere Angebotskonvertierung und Kundenakquise, mehr Produktivität, niedrigere Schadensquoten und eine höhere Effizienz.

XAI in Finanzdienstleistungen

Unternehmen aus dem Finanzsektor nutzen XAI aktiv. Ihr Ziel ist es, ihren Kunden finanzielle Sicherheit, ein Bewusstsein für Geldangelegenheiten und die Verwaltung ihres Geldes zu vermitteln.

Finanzdienstleistungen nutzen XAI, um ihren Kunden und Dienstleistern faire, unvoreingenommene und verständliche Ergebnisse zu liefern. Darüber hinaus ermöglicht sie es Finanzorganisationen, moralische und gerechte Grundsätze einzuhalten und gleichzeitig die Einhaltung verschiedener aufsichtsrechtlicher Verpflichtungen zu gewährleisten.

XAI hilft dem Finanzsektor auf verschiedene Weise, z. B. durch bessere Marktprognosen, die Gewährleistung von Fairness bei der Kreditwürdigkeitsprüfung, die Identifizierung von Merkmalen, die mit Diebstahl in Verbindung stehen, um falsch positive Ergebnisse zu vermeiden, und die Senkung möglicher Kosten durch KI-Voreingenommenheit oder Fehler.

Schlussfolgerung

Verbraucher und Entscheidungsträger müssen verstehen, wie Modelle mit Hilfe von prädiktiven Analysen, die auf maschinellem Lernen basieren, Urteile generieren. Ebenso müssen Unternehmen verstehen, wie KI Entscheidungen trifft, um zu vermeiden, dass sie sich blind auf Blackbox-Modelle verlassen. Erklärbare KI kann helfen, Deep Learning, neuronale Netze und maschinelle Lernalgorithmen zu verstehen und zu erklären. Sie ist eine der notwendigen Voraussetzungen für die Einführung einer ethischen und verantwortungsvollen KI.