Explainable AI - Wenn KI-Systeme nachvollziehbare Entscheidungen treffen

Diese Episode untersucht die Herausforderungen und Lösungsansätze im Bereich der erklärbaren KI (Explainable AI oder XAI). Carina Schroeder und Ralf Krauter diskutieren die unterschiedlichen Perspektiven auf XAI, wobei einige die Notwendigkeit des Verständnisses von Algorithmen betonen, während andere die bloße Effektivität priorisieren. Gegen den Hintergrund dieser Debatte erörtern sie verschiedene Methoden zur Erklärbarkeit, darunter Feature Attribution und konzeptbasierte Erklärungen, die in der SkinDoc-App zur Hautkrebsdiagnose Anwendung finden. Wichtigerweise wird hervorgehoben, dass Erklärbarkeit nicht gleich Verständlichkeit bedeutet, und dass kontextuelle Faktoren und soziale Implikationen, wie im Beispiel der Kreditvergabe, berücksichtigt werden müssen. Mehr noch, die Diskussion erweitert sich auf Responsible AI und Trustworthy AI, wobei die Notwendigkeit interdisziplinärer Zusammenarbeit und der Entwicklung von "Responsible by Design"-Ansätzen betont wird. Als Lösungsansätze werden unter anderem Dialogsysteme, die Zerlegung komplexer Aufgaben in kleinere Teilaufgaben und evaluierbare KI vorgeschlagen. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Episode die Komplexität von XAI aufzeigt und die Notwendigkeit eines ganzheitlichen Ansatzes unter Einbeziehung ethischer und sozialer Aspekte betont, um das Vertrauen in KI-Systeme zu stärken.