Warum erklärbare KI wichtig ist

Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Folkert Stijnman

ML Engineer

Ein KI-System

  • Vorhersage: Daten analysieren, Muster finden, Prognosen erstellen
    • Beispiele: Markttrends, Gesundheitsrisiken, Wetter
  • Generierung: Inhalte aus Nutzereingaben erzeugen
    • Beispiele: Text, Code, Bilder, Sounds
Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Erklärbare KI (XAI)

 

  • Lücke zwischen Technik und Verständnis
  • Transparenz
  • Interpretierbarkeit
  • Verantwortlichkeit
  • Vertrauen in KI

 

Roboterhand berührt Menschenhand

Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Transparenz in der KI

 

Foto eines beschlagenen Autofensters

 

  • Transparenz in KI: Nachvollziehen, wie KI Entscheidungen oder Vorhersagen trifft
  • Sicherstellt Fairness und Genauigkeit
  • Macht KI zudem begründbar
Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Interpretierbarkeit und Verantwortlichkeit

 

  • Interpretierbarkeit: Wie gut Menschen den Grund für KI-Entscheidungen verstehen
  • Wichtig in Hochrisikofeldern wie dem Gesundheitswesen
  • Verantwortlichkeit: Zuständigkeit für Handlungen und Entscheidungen von KI zuweisen

Justizwaage im Computer

Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Vertrauen in KI-Systeme aufbauen

schwarz-weiß, traditioneller Aufzug

  • Menschen misstrauen neuen Automatisierungen
  • Verstehen schafft Vertrauen
  • Beziehung zwischen Mensch und Technologie
Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Warum ist XAI wichtig?

XAI macht KI-Systeme:

  • Wirksam und begründbar
  • Klar und verständlich
  • Vertrauens- und fairheitsfördernd
  • Fördert die Beziehung zwischen Mensch und Technik
Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

Lass uns üben!

Konzeptuelle Grundlagen von erklärbarer KI (XAI)

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