Erklärbare KI (XAI): Was das ist, wie sie angewendet wird und welche Vorteile sie bietet

Erklärbare KI – auch bekannt unter der Abkürzung XAI (Explainable Artificial Intelligence) – ist der Schlüssel zum Verständnis, wie Systeme der künstlichen Intelligenz Entscheidungen treffen. In diesem Bereich geht es darum, die Prozesse, die komplexe Algorithmen nutzen, transparent und zugänglich zu machen. So können sowohl Experten als auch Nutzer die Ergebnisse verstehen, ihnen vertrauen und sie überprüfen. Die erklärbare künstliche Intelligenz stärkt nicht nur das Vertrauen der Nutzer aus verschiedenen Branchen, sondern sorgt auch für mehr Verantwortlichkeit, Gerechtigkeit und Sicherheit bei ihrer Anwendung.

In diesem Beitrag befassen wir uns eingehend mit der Bedeutung der erklärbaren KI, ihren Auswirkungen auf die technologische Zukunft und ihrer Anwendung sowie ihren Vorteilen und Herausforderungen.

Definition der erklärbaren künstlichen Intelligenz (XAI)

Die erklärbare künstliche Intelligenz ist ein Bestandteil der KI, bei dem es darum geht, die internen Prozesse der Algorithmen verständlich und transparent zu machen. Dabei handelt es sich um eine Reihe von Techniken, die sicherstellen sollen, dass KI-Systeme nicht nur Ergebnisse generieren, sondern diese auch mit Erklärungen versehen, die auch von Personen verstanden werden können, die keine Experten in Programmierung oder Statistik sind.

Im Gegensatz zur herkömmlichen KI, bei der die Logik hinter den Entscheidungen nicht erklärt wird, stärkt die erklärende KI das Vertrauen der Nutzer, indem sie Informationen über die Gründe für ihre Handlungen liefert. In ihren Grundsätzen zur künstlichen Intelligenz stellt die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung (OECD) fest, dass die Erklärbarkeit von entscheidender Bedeutung ist, um „ein allgemeines Verständnis der KI-Systeme, einschließlich ihrer Fähigkeiten und Grenzen, zu fördern“. Laut der OECD sollten Entwickler von KI-Systemen, sofern dies machbar und sinnvoll ist, „verständliche Informationen über die Datenquellen, Faktoren, Prozesse und Logik bereitstellen, die zu der Vorhersage, dem Inhalt, der Empfehlung oder der Entscheidung geführt haben, damit die Nutzer das Ergebnis nachvollziehen können“.

Wie lässt sich die erklärbare KI anwenden?

Der Einsatz der erklärenden künstlichen Intelligenz erfordert die Integration von Verfahren und Methoden zum Verständnis und zur Transparenz der Funktionsweise von KI-Modellen. Einige der wichtigsten Schritte zur Umsetzung sind:

• Auswahl interpretierbarer Modelle. Nach Möglichkeit sollten intrinsisch interpretierbare KI-Modelle wie Entscheidungsbäume oder einfache Regeln gewählt werden. Erfordert die Komplexität der Aufgabe jedoch den Einsatz fortgeschrittenerer Modelle (z. B. tiefer neuronaler Netze), müssen diese unbedingt mit Erklärungsmethoden einhergehen, damit ihre Ergebnisse verständlich und nachvollziehbar sind.
• Anzeige der Ergebnisse und Begründungen. Die Erklärungen werden visuell und verständlich für erfahrene und unerfahrene Nutzer dargestellt. Es können Grafiken, Zusammenfassungen oder Textbeschreibungen beigefügt werden, die veranschaulichen, wie das Modell zu einer bestimmten Schlussfolgerung gelangt ist.
• Dokumentation und Transparenz. Erstellung detaillierter Aufzeichnungen über die Entwicklung des Modells, die verwendeten Daten, die wichtigsten Variablen und die Gründe für die getroffenen Entscheidungen.
• Kontinuierliche Bewertung der Erklärbarkeit. Regelmäßige Überprüfung, ob die generierten Erklärungen für die Nutzer effektiv und verständlich sind. 

Dank dieser Grundsätze wird KI zu einem zuverlässigeren, kooperativeren und ethischeren Werkzeug, was ihre Übernahme in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzwesen, Justiz und Verwaltung fördert.

Durch die Anwendung erklärbarer künstlicher Intelligenz im Bereich der Logistik lassen sich die Entscheidungen des Systems besser nachvollziehen, was bei Prozessen wie der Bestandsverwaltung oder der Ressourcenzuweisung in Lagern von entscheidender Bedeutung ist. So kann ein KI-System beispielsweise empfehlen, die Position von Paletten neu zu ordnen, um die Kommissionierung oder den Versand von Produkten zu beschleunigen. Durch den Einsatz von erklärbarer KI erhalten die Lagerverantwortlichen nicht nur diesen Ratschlag, sondern können auch sehen, welche Daten bei der Erstellung des Vorschlags berücksichtigt wurden (Kommissionierhäufigkeit, Nähe zu Laderampen, Artikelmenge). So wird das Vertrauen in das System gestärkt und die Verantwortlichen können wichtige Entscheidungen für den Betrieb validieren.

Vorteile der erklärbaren KI

Die Einführung erklärbarer künstlicher Intelligenz bietet sowohl für Unternehmen als auch für die Gesellschaft zahlreiche Vorteile:

• Vertrauen in die Technologie. Die Benutzer können nachvollziehen, wie die Ergebnisse zustande kommen, ihre Wahrnehmung als „Black Box“ verringern und mehr Vertrauen in das Tool gewinnen.
• Einhaltung von Vorschriften. Die erklärbare KI erleichtert die Einhaltung immer strengerer Vorschriften, wie beispielsweise der KI-Verordnung der Europäischen Union, die Transparenz bei der Verwendung von Algorithmen vorschreibt.
• Erkennung von Fehlern und Verzerrungen. Mit der erklärbaren KI lassen sich Fehler in Modellen erkennen, Risiken reduzieren und die Genauigkeit von Vorhersagen verbessern.
• Ständige Verbesserung: Sie liefert Insights über die Variablen, die die Ergebnisse am stärksten beeinflussen, und ermöglicht so eine kontinuierliche Optimierung der Systeme.
• Fundierte Entscheidungsfindung. Die Verantwortlichen erhalten nicht nur ein Ergebnis, sondern auch eine Erklärung, mit der sie die Zusammenhänge besser verstehen und ihre Entscheidungen begründen können.

Die erklärbare künstliche Intelligenz stärkt also das Vertrauen und die Transparenz und fördert die Qualität und Verantwortlichkeit beim Einsatz künstlicher Intelligenz. 

Was unterscheidet erklärbare KI von interpretierbarer KI?

Der Hauptunterschied zwischen der erklärbaren KI und der interpretierbaren KI liegt im Ansatz und im Umfang des jeweiligen Konzepts.

Die interpretierbare KI bezieht sich auf Modelle der künstlichen Intelligenz, die an sich verständlich sind. Die interne Funktionsweise ist transparent und leicht verständlich. Klassische Beispiele hierfür sind Entscheidungsbäume oder lineare Modelle, bei denen sich nachvollziehen lässt, wie jede Variable das Ergebnis beeinflusst.

Die erklärbare KI umfasst sowohl interpretierbare Modelle als auch komplexere Modelle, die nicht direkt verständlich sind, wie beispielsweise tiefe neuronale Netze. In diesen Fällen ist eine einfache Beobachtung des Modells nicht ausreichend: Es müssen zusätzliche Techniken angewendet werden, um klare Erklärungen zu generieren, wie eine Entscheidung oder Empfehlung zustande gekommen ist – selbst wenn das Lernsystem an sich nicht transparent ist. Zu diesen Tools gehören insbesondere SHAP (Shapley Additive Explanations), LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) sowie verschiedene Arten von Visualisierungen, mit denen sich die Beziehungen zwischen Variablen und Ergebnissen grafisch darstellen lassen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass jede interpretierbare KI als erklärbar angesehen werden kann. Allerdings ist nicht jede erklärbare KI auch interpretierbar. Zur Erklärbarkeit gehören auch Techniken, mit denen sich die Funktionsweise komplexer und undurchsichtiger Modelle verdeutlichen lässt.

Herausforderungen bei der Implementierung von erklärbarer KI (XAI)

Die erklärbare künstliche Intelligenz bietet zwar zahlreiche Vorteile, ihre Anwendung ist aber auch mit Herausforderungen verbunden. Zu den wichtigsten gehören:

• Technische Komplexität. Die Erklärung komplexer Systeme wie tiefer neuronaler Netze erfordert einen hohen Rechenaufwand und Fachwissen.
• Ausgewogenheit zwischen Präzision und Transparenz. Die genauesten Algorithmen sind nicht immer die am besten interpretierbaren, d. h. es muss ein Mittelweg gefunden werden, der dem jeweiligen Ziel entspricht.
• Verwaltung sensibler Daten. Es ist eine ständige Herausforderung, klare Erklärungen ohne Abstriche bei Datenschutz und Informationssicherheit zu geben.
• Widerstand im Unternehmen. Die Einführung erklärbarer KI erfordert Veränderungen in den Prozessen und der Unternehmenskultur, wo manchmal Effizienz Vorrang vor Transparenz hat.
• Fehlende einheitliche Standards. Die Entwicklung von Vorschriften und Regelungen führt zu Unsicherheit bezüglich des in den einzelnen Branchen geforderten Erklärungsgrades.

Erklärbare KI, Transparenz als Wettbewerbsvorteil

Erklärbare künstliche Intelligenz wird als eine Möglichkeit zur Verbesserung der Transparenz von KI-Systemen angesehen. Dank ihrer Fähigkeit, Vertrauen zu schaffen und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften zu unterstützen, ist sie für verschiedene Branchen eine interessante Option. In der Logistik liegt der Mehrwert der erklärenden KI in der Bereitstellung überprüfbarer Erklärungen für Prozesse, bei denen Effizienz und Rückverfolgbarkeit von entscheidender Bedeutung sind.

Die Erklärbarkeit der KI hat nicht nur Auswirkungen auf die Technologie, sondern auch auf die Unternehmenskultur und die Art und Weise, wie Geschäfte getätigt werden: Kunden, Wirtschaftsprüfer und Betriebsleiter können damit die Empfehlungen der Algorithmen nachvollziehen und validieren. In Branchen wie Logistik, Gesundheitswesen oder Finanzwesen könnte eine erklärbare KI den Unterschied zwischen der Akzeptanz oder Infragestellung von Ergebnissen ausmachen. Sie könnte zudem dazu beitragen, die Wettbewerbsfähigkeit und das Vertrauen in die Prozesse zu stärken.