{"id":4823,"date":"2022-12-04T19:32:25","date_gmt":"2022-12-05T00:32:25","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=4823"},"modified":"2024-04-29T17:27:40","modified_gmt":"2024-04-29T22:27:40","slug":"blog-was-macht-ki-erklarbar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-makes-ai-explainable\/","title":{"rendered":"Was macht KI erkl\u00e4rungsbed\u00fcrftig?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Inhalts\u00fcbersicht<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Inhaltsverzeichnis umschalten\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Umschalten auf<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-makes-ai-explainable\/#What_Makes_AI_Explainable\" >Was macht KI erkl\u00e4rungsbed\u00fcrftig?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-makes-ai-explainable\/#What_Exactly_is_Explainable_AI\" >Was genau ist erkl\u00e4rbare KI?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-makes-ai-explainable\/#The_Basic_Principles_of_Explainable_AI\" >Die Grundprinzipien der erkl\u00e4rbaren KI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-makes-ai-explainable\/#Examples_of_Explainable_AI\" >Beispiele f\u00fcr erkl\u00e4rbare AI<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-makes-ai-explainable\/#XAI_In_Healthcare\" >XAI im Gesundheitswesen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-makes-ai-explainable\/#XAI_In_Insurance\" >XAI in der Versicherung<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-makes-ai-explainable\/#XAI_In_Financial_Services\" >XAI in Finanzdienstleistungen<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/de\/blog-what-makes-ai-explainable\/#Conclusion\" >Schlussfolgerung<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Makes_AI_Explainable\"><\/span>Was macht KI erkl\u00e4rungsbed\u00fcrftig?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Die Anwendungen der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) sind dank des Erfolgs des maschinellen Lernens explodiert. K\u00fcnftige Entwicklungen d\u00fcrften zu autonomen Systemen f\u00fchren, die wahrnehmen, lernen, Entscheidungen treffen und handeln k\u00f6nnen. Da die Maschinen dieser Systeme jedoch nicht in der Lage sind, ihre Entscheidungen und ihr Verhalten gegen\u00fcber menschlichen Nutzern zu rechtfertigen, ist ihr Nutzen begrenzt. Daher m\u00fcssen wir intelligente, autonome und symbiotische Systeme entwickeln, um die anstehenden Probleme zu l\u00f6sen.<\/p>\n<p>KI wird heute in vielen Branchen eingesetzt, auch in solchen, die das Leben der Menschen direkt betreffen, wie Gesundheitswesen, Banken und <a href=\"https:\/\/www.unesco.org\/en\/artificial-intelligence\/rule-law\/mooc-judges#:~:text=The%20potential%20of%20AI%20is,%2Ffacilitating%20decision%2Dmaking%20processes\">auch Gerechtigkeit<\/a>. Wir verlangen von ihnen, dass sie ihr Handeln und die Faktoren, die zu ihren Entscheidungen gef\u00fchrt haben, begr\u00fcnden, wenn wir Computerentscheidungen in diesen Sektoren vertrauen k\u00f6nnen.<\/p>\n<p>In diesem Beitrag geht es um erkl\u00e4rbare k\u00fcnstliche Intelligenz (XAI), ihre Schl\u00fcsseltechniken und -grunds\u00e4tze und wie wir sie anwenden k\u00f6nnen, um die Wirtschaft voranzubringen.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Exactly_is_Explainable_AI\"><\/span>Was genau ist erkl\u00e4rbare KI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Unternehmen nutzen erkl\u00e4rbare 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.<\/p>\n<p>XAI ist:<br \/>\nEine Reihe von idealen Techniken:<br \/>\nUm anderen zu helfen, zu verstehen, wie ein Modell trainiert wird. Es werden einige der besten Praktiken und Richtlinien verwendet, die Datenwissenschaftler seit Jahren anwenden.<br \/>\nDas Verst\u00e4ndnis des Trainingsprozesses und der Daten, die zur Erstellung eines Modells verwendet werden, kann uns bei der Entscheidung helfen, ob wir das Modell verwenden sollten oder nicht.<br \/>\nSie gibt auch Aufschluss \u00fcber m\u00f6gliche Verzerrungen, denen das Modell ausgesetzt sein k\u00f6nnte.<br \/>\nEine Reihe von Gestaltungsrichtlinien:<br \/>\nDie Forscher konzentrieren sich verst\u00e4rkt darauf, die Entwicklung von KI-Systemen so zu rationalisieren, dass sie an sich einfacher zu verstehen sind.<br \/>\nEine Reihe von Werkzeugen:<br \/>\nIndem diese Erkenntnisse in die Schulungsmodelle aufgenommen werden, wenn die Systeme klarer werden, und indem diese Erkenntnisse anderen zur \u00dcbernahme in ihre Modelle zur Verf\u00fcgung gestellt werden. Die Schulungsmodelle k\u00f6nnen weiter verbessert werden.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Basic_Principles_of_Explainable_AI\"><\/span>Die Grundprinzipien der erkl\u00e4rbaren KI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Das Nationale Institut f\u00fcr Normung (NIST) legt fest <a href=\"https:\/\/www.nist.gov\/system\/files\/documents\/2020\/08\/17\/NIST%20Explainable%20AI%20Draft%20NISTIR8312%20%281%29.pdf\">vier Grunds\u00e4tze einer erkl\u00e4rbaren k\u00fcnstlichen Intelligenz<\/a> um zu kl\u00e4ren, was XAI ist:<\/p>\n<p>Der Bedarf an \"Beweisen, Unterst\u00fctzung oder Logik f\u00fcr jeden Output\" sollte von einem KI-System erf\u00fcllt werden.<br \/>\nEin KI-System sollte seinen Nutzern Erkl\u00e4rungen bieten, denen sie folgen k\u00f6nnen.<br \/>\nGenauigkeit der Erkl\u00e4rung. Die Methode, mit der das KI-System die Ausgabe erzeugt, sollte in der Erkl\u00e4rung genau wiedergegeben werden.<br \/>\nGrenzen des Wissens. Ein KI-System sollte nur unter den Umst\u00e4nden funktionieren, f\u00fcr die es entwickelt wurde, und es sollte keine Ergebnisse liefern, wenn es sich nicht ausreichend sicher ist.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Examples_of_Explainable_AI\"><\/span>Beispiele f\u00fcr erkl\u00e4rbare AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Es gibt zahlreiche Branchen und Berufsgruppen, die von XAI profitieren. Hier sind einige Vorteile f\u00fcr einige wichtige Aufgaben und Gesch\u00e4ftsbereiche, die XAI zur Verbesserung ihrer KI-Systeme nutzen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"XAI_In_Healthcare\"><\/span>XAI im Gesundheitswesen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Der Einsatz von KI und maschinellem Lernen in der Gesundheitsbranche ist weit verbreitet.  Mediziner k\u00f6nnen jedoch nicht erkl\u00e4ren, warum bestimmte Urteile oder Prognosen getroffen werden. Dies schr\u00e4nkt die Art der Situationen ein, in denen die KI-Technologie eingesetzt werden kann.<\/p>\n<p>Mit Hilfe von XAI k\u00f6nnen Mediziner feststellen, welche Patienten am ehesten einen Krankenhausaufenthalt ben\u00f6tigen und welche Art der Behandlung am effektivsten w\u00e4re. Dank des Informationszuwachses sind \u00c4rzte nun in der Lage, Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"XAI_In_Insurance\"><\/span>XAI in der Versicherung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Da der Versicherungssektor einen erheblichen Einfluss hat, m\u00fcssen Versicherer ihren KI-Systemen vertrauen, sie verstehen und pr\u00fcfen, um ihr Potenzial zu maximieren. Mit XAI erleben Versicherer eine bessere Angebotskonvertierung und Kundenakquise, mehr Produktivit\u00e4t, niedrigere Schadensquoten und eine h\u00f6here Effizienz.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"XAI_In_Financial_Services\"><\/span>XAI in Finanzdienstleistungen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Unternehmen aus dem Finanzsektor nutzen XAI aktiv. Ihr Ziel ist es, ihren Kunden finanzielle Sicherheit, ein Bewusstsein f\u00fcr Geldangelegenheiten und die Verwaltung ihres Geldes zu vermitteln.<\/p>\n<p>Finanzdienstleistungen nutzen XAI, um ihren Kunden und Dienstleistern faire, unvoreingenommene und verst\u00e4ndliche Ergebnisse zu liefern. Dar\u00fcber hinaus erm\u00f6glicht sie es Finanzorganisationen, moralische und gerechte Grunds\u00e4tze einzuhalten und gleichzeitig die Einhaltung verschiedener aufsichtsrechtlicher Verpflichtungen zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<p>XAI hilft dem Finanzsektor auf verschiedene Weise, z. B. durch bessere Marktprognosen, die Gew\u00e4hrleistung von Fairness bei der Kreditw\u00fcrdigkeitspr\u00fcfung, die Identifizierung von Merkmalen, die mit Diebstahl in Verbindung stehen, um falsch positive Ergebnisse zu vermeiden, und die Senkung m\u00f6glicher Kosten durch KI-Voreingenommenheit oder Fehler.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Schlussfolgerung<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Verbraucher und Entscheidungstr\u00e4ger m\u00fcssen verstehen, wie Modelle mit Hilfe von pr\u00e4diktiven Analysen, die auf maschinellem Lernen basieren, Urteile generieren. Ebenso m\u00fcssen Unternehmen verstehen, wie KI Entscheidungen trifft, um zu vermeiden, dass sie sich blind auf Blackbox-Modelle verlassen. Erkl\u00e4rbare KI kann helfen, Deep Learning, neuronale Netze und maschinelle Lernalgorithmen zu verstehen und zu erkl\u00e4ren. Sie ist eine der notwendigen Voraussetzungen f\u00fcr die Einf\u00fchrung einer ethischen und verantwortungsvollen KI.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>What Makes AI Explainable? Artificial intelligence (AI) applications have exploded due to machine learning&#8217;s success. Future developments should result in autonomous systems that can perceive, learn, make decisions, and act. However, the incapacity of these systems&#8217; machines to justify their choices and behaviors to human users limits their usefulness. 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