PODCAST: Was bedeutet „Explainable AI (XAI)“?

Künstliche Intelligenz trifft Entscheidungen – doch wie genau kommt sie zu ihren Ergebnissen? Genau hier setzt Explainable AI an, kurz XAI. In dieser Folge geht es darum, warum Transparenz bei KI-Systemen entscheidend ist, wie XAI funktioniert und welche Bedeutung sie für Unternehmen und die Gesellschaft hat.

Was ist XAI?

• XAI steht für „erklärbare Künstliche Intelligenz“

• Ziel ist es, Entscheidungen von KI-Systemen für Menschen verständlich zu machen

• Besonders wichtig bei sensiblen Anwendungen wie in der Medizin, im Finanzbereich oder in der Justiz

Warum brauchen wir erklärbare KI?

• Vertrauen: Nur wer nachvollziehen kann, wie eine Entscheidung zustande kommt, kann ihr auch vertrauen

• Regulierung: Gesetzliche Vorgaben wie der EU AI Act fordern Nachvollziehbarkeit

• Qualitätssicherung: Erklärungen helfen dabei, Fehler frühzeitig zu erkennen und Systeme gezielt zu verbessern

Wie funktioniert XAI?
Es gibt zwei Hauptansätze:

1. Interpretable Models – Modelle, die von sich aus verständlich sind, etwa Entscheidungsbäume

2. Post-Hoc-Erklärungen – komplexe Modelle (z. B. neuronale Netze) werden nachträglich erklärbar gemacht, etwa mit Tools wie LIME oder SHAP

In beiden Fällen geht es nicht nur darum, was eine KI entscheidet, sondern vor allem warum.

Herausforderungen und ethische Aspekte

• Komplexe Modelle sind oft schwer erklärbar

• Es besteht ein Zielkonflikt zwischen Genauigkeit und Nachvollziehbarkeit

• Vorsicht vor scheinbarer Transparenz: Nicht jede Erklärung ist korrekt, auch wenn sie plausibel klingt

Praxiseinsatz von XAI

• In der Medizin, um Diagnosen erklärbar zu machen

• Im Finanzbereich, etwa bei Kreditentscheidungen

• In der Industrie, zur Analyse von Anomalien und zur Prozessoptimierung

Fazit
Erklärbare KI ist keine Option, sondern eine Notwendigkeit. Sie schafft Vertrauen, sorgt für mehr Sicherheit und hilft dabei, den verantwortungsvollen Umgang mit Technologie zu gewährleisten. In Zukunft wird XAI eine zentrale Rolle spielen, wenn es um die breite gesellschaftliche Akzeptanz von KI geht.