KI entscheidet über Kredite, Jobs und medizinische Behandlungen – doch die Vorgänge bleiben oft intransparent. Ein Gastbeitrag.
KI entscheidet über Kredite, Jobs und medizinische Behandlungen – doch die Vorgänge bleiben oft intransparent. Ein Gastbeitrag.
Ein häufiges Problem dieser KI-Systeme ist jedoch, dass ihre Funktionsweise oft komplex zu verstehen ist – nicht nur für die breite Öffentlichkeit, sondern auch für Experten! Dies schränkt die praktische Nutzung von KI-Werkzeugen ein. Um dieses Problem zu lösen und den wachsenden regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden, hat sich das Forschungsfeld "Erklärbare KI" herausgebildet.
Deep Learning, ein weiterer Bereich des maschinellen Lernens, verwendet komplexe neuronale Netze mit mehreren Schichten, um noch komplexere Muster zu lernen. Dieser Rechtsrahmen kategorisiert KI-Anwendungen in vier verschiedene Risikostufen: unzulässig, hoch, begrenzt und minimal, je nach ihrem potenziellen Einfluss auf die Gesellschaft und den Einzelnen. Für jede Stufe gelten unterschiedliche Regulierungs- und Anforderungsniveaus.
KI-Systeme mit minimalem Risiko umfassen alle anderen KI-Systeme, wie z. B. Spamfilter, die ohne weitere Einschränkungen eingesetzt werden können.Viele Verbraucher sind nicht mehr bereit, Unternehmen zu akzeptieren, die ihre Entscheidungen auf Algorithmen als "Black Box" stützen. Ein Beispiel dafür ist der Vorfall mit der Apple Card, bei dem einem Mann trotz gemeinsamen Vermögens ein deutlich höherer Kreditrahmen eingeräumt wurde als seiner Frau.
Und schließlich ermöglicht Transparenz die kontinuierliche Verbesserung von KI-Systemen, indem Fehler oder unerwartete Muster aufgedeckt werden.Generell gibt es zwei Hauptansätze, um KI-Modelle transparenter zu machen. Da die Daten jedoch immer komplexer werden, sind diese einfachen Modelle möglicherweise nicht mehr leistungsfähig genug.
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