Ein Mangel an erklärungsfähigen Werkzeugen kann den Mangel an eigenständigen KI-Produkten und -Strategien erklären. Infolgedessen hat sich die Branche nur langsam an die Erklärbarkeit angepasst. In der Branche herrscht immer noch der Eindruck vor, dass Erklärbarkeit gegen die Genauigkeit von KI-Modellen eingetauscht wird. Erklärbarkeit kann Unternehmen jedoch dabei helfen, Daten auf Verzerrungen oder Abweichungen hin zu überprüfen und robuste und genaue Ergebnisse zu liefern, die Regulierungsbehörden, Kunden und Investoren leicht erklärt werden können.
Erklärbarkeit
Erklärbarkeit ist eine Schlüsseleigenschaft von Entscheidungsunterstützungssystemen wie künstlicher Intelligenz. Die Fähigkeit eines Systems, Ergebnisse zu produzieren, die von Menschen erklärt werden können, ist ein Schlüsselattribut in der künstlichen Intelligenz, da es Managern hilft, den Betrieb des Systems zu überwachen und zu kontrollieren. Sie ist auch ein wichtiges Merkmal der KI für die Benutzer, da sie die Argumentation von Artefakten mit ihrer eigenen vergleichen und feststellen können, welche Faktoren bestimmte Vorhersagen beeinflussen. Schließlich ist die Erklärbarkeit für die von einer KI-Entscheidung Betroffenen wichtig, da sie ihnen helfen kann, zu beurteilen, ob eine Entscheidung fair ist.
Ein großer Bedarf an erklärbarer KI besteht im Gesundheitswesen. Dies liegt daran, dass Ärzte und Patienten KI-Systeme verstehen müssen, bevor sie eingesetzt werden. Laut Holzinger muss eine effektive Erklärung kausale Informationen über die Folgen einer bestimmten Entscheidung vermitteln. Sie muss auch Informationen über Alternativen und Risiken liefern. Holzinger definiert Erklärbarkeit als Bewertung der Effektivität und Transparenz eines KI-Systems anhand der Frage, wie gut es einem Experten Entscheidungen erklären kann.
Die Erklärbarkeit von künstlicher Intelligenz ist entscheidend für ein erfolgreiches KI-Projekt. Das System muss vertrauenswürdig und transparent sein, damit es von Menschen leicht erklärt werden kann. Um dies zu erreichen, muss ein System über reproduzierbare Methoden und Modelle verfügen. Außerdem sollte es in der Lage sein, seine Ergebnisse zu verallgemeinern, den Fluch der Dimensionalität zu bekämpfen und den Kontext zu verstehen.
Erklärbarkeit ist mindestens so alt wie die KI. Frühe KI-Modelle basierten auf symbolischen und logischen Argumentationsmethoden, deren Leistung und Anwendbarkeit begrenzt waren. Auch wenn frühe KI-Modelle nützlich waren, so waren sie aufgrund ihrer Beschränkungen für den praktischen Einsatz nicht geeignet. Ein Beispiel für ein solches frühes KI-System ist MYCIN, das in Lisp entwickelt wurde und dazu dienen sollte, Bakterien, die schwere Infektionen verursachen, zu identifizieren und geeignete Antibiotika zu empfehlen. MYCIN war zwar experimentell erfolgreich, wurde aber nie Teil der klinischen Routine. Dies lag zum Teil an seinem eigenständigen Charakter, der einen hohen Aufwand für die Pflege seiner Wissensbasis erforderte.
Geschäftliche Vorteile
Erklärbare KI-Systeme ermöglichen die Überwachung und Eingabe durch den Menschen und beschleunigen die Entscheidungsfindung. Diese Systeme ermöglichen es Teams, geschäftliche Erkenntnisse zu verstehen. Sie helfen Unternehmen nicht nur dabei, bessere Entscheidungen zu treffen, sondern können auch regulatorische Anforderungen erfüllen und datengesteuerte Innovationen beschleunigen. Die geschäftlichen Vorteile von erklärungsbedürftiger KI sind vielfältig, unter anderem: –
Erstens kann erklärbare KI Unternehmen helfen, den Wert ihrer Algorithmen zu demonstrieren. Unternehmen verlassen sich zunehmend auf KI-Systeme, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Diese Algorithmen sind jedoch nutzlos, wenn ihre Stakeholder ihnen nicht vertrauen. Der effektivste Weg, Stakeholder davon zu überzeugen, KI zu vertrauen, besteht darin, ihnen eine Erklärung für diese Empfehlungen zu liefern.
Erklärbare KI kann Unternehmen auch dabei helfen, Verzerrungen in Modellvorhersagen zu erkennen und zu korrigieren. Dies kann durch die Erkennung fehlerhafter Modelle und verzerrter Daten geschehen. Letztlich kann sie Unternehmen dabei helfen, statische Customer Journeys durch dynamische Customer Journeys zu ersetzen. Wenn ein Unternehmen zum Beispiel eine statische Customer Journey verwendet, kann diese leicht ausgenutzt werden. Mit erklärbarer KI sind diese Modelle nicht statisch und werden ständig aktualisiert, wenn sich Daten und Kundenpräferenzen ändern.
Erklärbare KI ist ein wichtiger Teil des Bereichs des maschinellen Lernens. Es werden Tools, Frameworks und Methoden entwickelt, die es Unternehmen ermöglichen, ML-Modelle zu verstehen. Das Ziel der erklärbaren KI ist es, die Blackbox aus der KI herauszunehmen und Einblicke in die Entscheidungsfindung eines Algorithmus für maschinelles Lernen zu geben.
Risiken
Die Entwicklung erklärbarer künstlicher Intelligenz (XAI) ist zwar ein vielversprechender Trend, birgt aber auch einige Risiken in sich. Erstens kann die Erklärbarkeit proprietäre Algorithmen anfälliger für Angriffe von außen machen und es Konkurrenten ermöglichen, die Technologie zurückzuentwickeln. Zweitens macht es die Erklärbarkeit einfacher, die geheime Soße hinter proprietären Algorithmen auszunutzen, was die Technologie weniger vertrauenswürdig macht.
Erklärbarkeit ist eine wichtige Überlegung, insbesondere bei der Entwicklung eines neuen KI-Systems. Es gibt viele konkurrierende Ziele, die gegeneinander abgewogen werden müssen, vom Schutz geschützter Daten bis zur nahtlosen Integration. Um diese Risiken zu vermeiden, müssen sich XAI-Entwickler die Zeit nehmen, die Implikationen dieser konkurrierenden Ziele zu berücksichtigen und die Kompromisse abzuwägen.
Ein weiteres Risiko besteht darin, dass es schwierig ist, KI-Entscheidungen für Laien zu erklären. Das Ziel ist es, sicherzustellen, dass KI-Modelle genau und zuverlässig sind. Das bedeutet, dass die Modelle auf strengen Datensätzen trainiert werden müssen. Darüber hinaus sollten diese Modelle in der Lage sein, Verzerrungen innerhalb einer Organisation zu erkennen. Schließlich erfordert erklärbare KI ein multidisziplinäres Team von Experten. Dies ermöglicht es, die den Entscheidungen zugrunde liegenden Überlegungen aus verschiedenen Blickwinkeln zu prüfen.
Ein weiteres Problem sind die damit verbundenen ethischen Fragen. Die Erklärbarkeit ist ein wichtiges Merkmal von KI-Modellen, da sie es Menschen ermöglicht, die vom System abgeleiteten Ergebnisse zu bewerten. Dies hilft Klinikern, kritisch zu beurteilen, ob die Empfehlungen für den Patienten angemessen sind. Dies kann dazu beitragen, das Risiko falscher Hoffnungen zu verringern und potenziell unangemessene Interventionen zu erkennen.
Letztlich ist der Einsatz erklärbarer KI im Gesundheitswesen ein unvermeidlicher Schritt hin zu einer wertflexiblen KI. KI-Systeme sollten die Variablen, die sie zur Entscheidungsfindung heranziehen, transparent darstellen und sich an den Werten der Patienten orientieren können. So möchte ein Patient vielleicht nicht, dass ein medizinisches KI-System auf Überleben eingestellt ist.
Relevanz für bestimmte Bereiche
Die zunehmende Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) hat zu einem wachsenden Bedarf an erklärbaren Systemen geführt. Der Bereich der erklärbaren KI bietet Methoden und Techniken für die Erstellung von KI-Modellen, die sowohl leicht verständlich als auch vertrauenswürdig sind. Dies ist besonders wichtig, wenn KI-Systeme für sicherheitskritische Aufgaben eingesetzt werden sollen, z. B. bei selbstfahrenden Autos.
Die Entwicklung erklärbarer künstlicher Intelligenz ist ein entscheidender Schritt bei der Weiterentwicklung der KI. Sie ermöglicht es Entwicklern, die Leistung von Modellen in hypothetischen Szenarien zu bewerten, die Bedeutung von Datenmerkmalen einzuschätzen und sicherzustellen, dass die Modelle fair und konsistent sind. Außerdem können die Nutzer nachvollziehen, wie das System eine bestimmte Entscheidung getroffen hat. Ein Kreditbewertungssystem kann zum Beispiel eine Erklärung der Faktoren anbieten, die zum Punktabzug geführt haben.
Die Implementierung erklärungsfähiger KI ist jedoch mit Herausforderungen verbunden. Die Schwierigkeit besteht darin, mehrere organisatorische Ziele miteinander in Einklang zu bringen. So können beispielsweise Erklärbarkeit und der Schutz geschützter Daten in Konflikt geraten. Die beiden Ziele schließen sich jedoch nicht gegenseitig aus. Die größte Herausforderung besteht darin, die richtigen Informationen für die verschiedenen Benutzerebenen zu finden.
Erklärbarkeit ist notwendig, um das Vertrauen in KI-Modelle zu gewinnen, aber sie reicht nicht aus. Ein Beispiel dafür ist der jüngste Fall in England, wo Schüler erfuhren, dass die Testergebnisse von einem Algorithmus bestimmt wurden, der reichere Schulen bevorzugt. Erklärbarkeit kann dazu beitragen, Vertrauen aufzubauen, wird aber nur dann erfolgreich sein, wenn sie mit Tests, Bewertungen und Maßnahmen zur Rechenschaftspflicht gekoppelt ist.
Auswirkungen auf KI-Systeme
Erklärbare Systeme der künstlichen Intelligenz (XAIs) zielen darauf ab, Erklärungen für Vorhersageergebnisse zu liefern und das Vertrauen der Nutzer in die Zuverlässigkeit des Systems zu stärken. Dieser Ansatz ist relativ neu, und es gibt nur wenige Studien, die sich damit befasst haben, wie erklärungsfähige KI-Systeme konzipiert sind. Wir untersuchten den Attributionsprozess und die Rolle des Anthropomorphismus bei der Entwicklung von XAI-Systemen. Wir baten die Teilnehmer, hypothetische Szenarien eines XAI-Systems zu lesen und hypothetische Fragen über die Leistung des Systems zu beantworten.
Obwohl KI das Potenzial hat, die menschliche Entscheidungsfindung zu verbessern, ist sie noch nicht völlig zuverlässig. In manchen Situationen kann es für Menschen besser sein, mit Maschinen zusammenzuarbeiten, aber das wird nur möglich sein, wenn die Menschen die KI-Systeme verstehen. Das computergestützte Schachspiel ist ein gutes Beispiel für eine Situation, in der Menschen und Maschinen die Leistung des anderen verbessern können.
Zahlreiche Forschungsarbeiten haben gezeigt, dass die Wirksamkeit von erklärbarer KI auf die menschliche Entscheidungsfindung uneinheitlich ist. Die Wirksamkeit von erklärbaren KI-Systemen hängt von einer Reihe von Faktoren ab, wie z. B. der Art des Datensatzes und der Aufgabe selbst. Daher ist es wichtig, KI-Vorhersagen mit der menschlichen Leistung anhand objektiver Maßstäbe zu vergleichen.
KI-Systeme, die auf künstlicher Intelligenz basieren, sollten transparenter und nachvollziehbarer sein. Ein am Mount Sinai Hospital entwickeltes Modell kann beispielsweise zwischen Hochrisikopatienten und normalen Patienten unterscheiden. Obwohl die in dieser Studie verwendete KI nicht in der Lage war, die klinisch relevanten Informationen aus Patientenbildern zu lernen, konnte sie zwischen Patienten mit derselben Krankheit und mit unterschiedlichen Röntgengeräten unterscheiden. Dies ist besonders nützlich in Situationen, in denen KI für eine diagnostische Aufgabe eingesetzt wird.
Erklärbare KI-Systeme erfordern viel mehr Zeit und Aufwand bei der Entwicklung und Implementierung. Sie können jedoch bei sicherheitskritischen Anwendungen und in Situationen, in denen Fehleinstufungen oder monetäre Verluste zu befürchten sind, von Nutzen sein. Darüber hinaus bieten erklärbare KI-Systeme auch Einblicke in Tests, Training und Datenerfassung. Darüber hinaus sind sie von entscheidender Bedeutung in Situationen, in denen es um die Akzeptanz und Zufriedenheit der Benutzer geht.
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