Transparenz für Blackbox-Modelle durch Post-Hoc-Methoden
XAI verfolgt das Ziel, die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen nachvollziehbar zu machen. Viele KI-Modelle, insbesondere solche auf Basis von Deep-Learning, agieren als „Blackbox“, deren innere Abläufe schwer zu verstehen sind. Das BSI-Whitepaper fokussiert sich auf Post-Hoc-Methoden, die nachträglich Erklärungen für diese Blackbox-Modelle liefern und den Einfluss einzelner Merkmale auf Entscheidungen analysieren.
Herausforderungen und Chancen von XAI
Obwohl XAI Chancen für Erkenntnisgewinne und Modelloptimierung bietet, gibt es auch Herausforderungen, wie das Uneinigkeitsproblem und die Manipulationsanfälligkeit von Erklärungen. Die Erklärbarkeit von KI ist entscheidend für das Vertrauen in diese Technologien und hilft Entwicklern, sowie Nutzern, die Funktionsweise besser zu verstehen. Dennoch bleibt die Entwicklung standardisierter Methoden zur konsistenten Gewährleistung der Erklärbarkeit eine zentrale Herausforderung.
– – – – –
Weiterführende Links
👉 www.bsi.bund.de
👉 Erklärbarkeit von KI im adversarialen Kontext (PDF)
👉 Explainable Artificial Intelligence in an Adversarial Context (PDF)
Foto: pixabay
