- Die erklärbare Künstliche Intelligenz (XAI) ist entscheidend für die Bewertung und Zertifizierung von KI-Systemen, um Vertrauen zu schaffen. XAI bietet wertvolle Einblicke in die Mechanismen von KI-Modellen und ist sowohl für technische als auch rechtliche Aspekte wichtig. Herausforderungen für XAI bestehen in der Komplexität der Methoden und der Schwierigkeit, alle Informationspfade darzustellen. Interdisziplinäre Zusammenarbeit ist notwendig, um XAI effektiv in den Zertifizierungsprozess zu integrieren und deren Potenziale voll auszuschöpfen. Das Fraunhofer-Institut hat den aktuellen Status und die Perspektiven von XAI kritisch in einem Whitepaper evaluiert.
Die Analyse der erklärbaren Künstlichen Intelligenz (XAI) zeigt deren enorme Bedeutung für die Zukunft der KI-Systeme auf. Während die Absicherung und Zertifizierung von KI-Produkten von zentraler Bedeutung sind, um Vertrauen in deren Funktionalität zu schaffen, bietet XAI eine tiefgehende Einsicht in die Mechanismen hinter diesen Systemen. Diese Einsichten sind nicht nur für die technische Entwicklung wertvoll, sondern auch für die rechtliche Sicherheit unverzichtbar. Das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation (IAO) und das Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA) haben in einem Whitepaper den Status und die Perspektiven von XAI kritisch untersucht.
Potenziale der XAI in der KI-Entwicklung
Die Rolle von XAI in der KI-Entwicklung kann kaum unterschätzt werden. In der frühen Phase der Modellentwicklung können XAI-Methoden wertvolle Hinweise auf mögliche Fehler oder Biases geben. Dies ist entscheidend, um die zugrunde liegenden Datensätze besser zu verstehen und auf Ungenauigkeiten zu prüfen. In fortgeschritteneren Entwicklungsstadien erlaubt XAI die Überprüfung der Modelle hinsichtlich rechtlicher Anforderungen und technischer Standards. Hierbei können verborgene Zusammenhänge im Modell erkennbar werden, was eine Grundlage für eine eventuell notwendige Zertifizierung bilden kann. Zudem unterstützt XAI im Schadensfall bei der Ermittlung der Verantwortlichkeit.
Herausforderungen und Grenzen von XAI
Trotz der Potenziale ist eine vollumfängliche Absicherung alleine durch XAI unrealistisch. Die Vielfalt an Methoden und die komplexe Werkzeugauswahl stellen große Herausforderungen dar. Viele dieser Methoden scheitern daran, für spezifische Nutzergruppen verständlich und anwendbar zu sein. Die Vorstellung, alle relevanten Informationspfade komplett darzustellen, bleibt illusorisch. Dennoch trägt XAI in Verbindung mit der Expertise menschlicher Kontrolleure erheblich zur Verbesserung der Modelle bei.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit als Schlüssel
Um XAI in den Zertifizierungsprozess sinnvoll zu integrieren, bedarf es gemeinsamer Anstrengungen verschiedener Disziplinen. Eine praxisnahe Ausrichtung der Forschung könnte helfen, XAI-Lösungen für bislang wenig beleuchtete Anwendungsfelder wie Zeitreihendaten oder Large Language Models (LLMs) zu schaffen. Nur durch die enge Zusammenarbeit von Forschung, Wirtschaft und öffentlichen Institutionen können effektive Zertifizierungsstandards entstehen. Diese helfen, die Herausforderungen der modernen KI-Technologie zu meistern und deren gesellschaftliche Akzeptanz zu erhöhen.
