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Explainable AI

Methoden und Werkzeuge, die Entscheidungen von KI-Modellen transparent, nachvollziehbar und überprüfbar machen, um Vertrauen, Compliance und Fehlersuche zu unterstützen.

Explainable AI (XAI) umfasst Verfahren zur Darstellung und Bewertung der Entscheidungsgrundlagen von Machine-Learning-Modellen.
Aufstrebend
Hoch

Klassifikation

  • Hoch
  • Geschäftlich
  • Architektur
  • Fortgeschritten

Technischer Kontext

TensorFlow- und PyTorch-ModelleMonitoring- und Observability-ToolsData-Governance- und Catalog-Systeme

Prinzipien & Ziele

Transparenz: Erklärungen sollten nachvollziehbar und reproduzierbar sein.Gültigkeit: Erklärungen müssen die Entscheidungsmechanik realistisch widerspiegeln.Zielgruppengerecht: Darstellung an die Bedürfnisse von Fachanwendern und Laien anpassen.
Umsetzung
Domäne, Team

Use Cases & Szenarien

Kompromisse

  • Übermäßiges Vertrauen in fehlerhafte oder oberflächliche Erklärungen.
  • Datenschutzverletzungen durch zu detaillierte Erklärungen.
  • Missbrauch von Erklärungen zur Verschleierung von Entscheidungen.
  • Erklärungsanforderungen früh mit Stakeholdern klären.
  • Modell-agnostische Methoden kombinieren und validieren.
  • Dokumentation der Annahmen, Grenzen und Evaluationsmetriken bereitstellen.

I/O & Ressourcen

  • Trainiertes Modell (weights/artefakte)
  • Zugriff auf Trainings- und Evaluationsdaten
  • Anforderungen von Regulatoren und Stakeholdern
  • Erklärungsartefakte (z. B. Feature-Attributionen)
  • Audit- und Compliance-Reports
  • Visuelle oder textuelle Benutzererklärungen

Beschreibung

Explainable AI (XAI) umfasst Verfahren zur Darstellung und Bewertung der Entscheidungsgrundlagen von Machine-Learning-Modellen. Es ermöglicht Stakeholdern, Modellverhalten zu verstehen, Vorurteile zu erkennen und regulatorische Anforderungen zu adressieren. XAI ist besonders relevant in sicherheits- oder rechtskritischen Domänen wie Gesundheit, Finanzen und Verwaltung.

✔

  • Erhöhtes Vertrauen von Nutzern und Stakeholdern in Modellentscheidungen.
  • Unterstützung von Compliance- und Audit-Anforderungen.
  • Verbesserte Fehlererkennung und gezielte Modellverbesserung.

✖

  • Erklärungen sind oft approximativ und spiegeln nicht immer Kausalität wider.
  • Trade-offs zwischen Erklärbarkeit und Modellleistung möglich.
  • Interpretationen können subjektiv und für Laien schwer verständlich sein.

  • Fidelity

    Maß, wie gut die Erklärung das Modellverhalten lokal oder global repräsentiert.

  • Stabilität/Konsistenz

    Grad der Konsistenz von Erklärungen bei kleinen Änderungen der Eingabedaten.

  • Erklärungslatenz

    Zeitbedarf zur Generierung einer Erklärung in Produktionsumgebungen.

Gesundheitsrisiko-Modell mit Shapley-Erklärungen

Einsatz von SHAP zur Aufschlüsselung individueller Risikovorhersagen und zur Erkennung fehlerhafter Merkmale.

Kreditvergabe-Transparenz in der Bankpraxis

Kombination aus regelbasierten und erklärbaren ML-Komponenten zur Erfüllung regulatorischer Berichtspflichten.

Erklärungen im Kundenservice-Chatbot

Integration kurzer, verständlicher Erklärungen zu Empfehlungen des Chatbots zur Verbesserung des Nutzervertrauens.

1

Bedarfsanalyse: Stakeholder- und Regulator-Anforderungen ermitteln.

2

Auswahl von Erklärungsansätzen (model-agnostic vs. model-specific) und Tools.

3

Integration in ML-Pipeline, Testen der Erklärungsqualität und Monitoring einrichten.

⚠️ Technische Schulden & Engpässe

  • Ad-hoc-Skripte zur Erklärungsberechnung ohne Tests.
  • Fehlende Automatisierung für Re-Evaluierung nach Modelländerungen.
  • Unzureichende Dokumentation von Erklärungsannahmen und Parametern.
Latenz bei ErklärungsberechnungRechenkosten für detaillierte AnalysenZugriffsbeschränkungen auf Trainingsdaten
  • Saliency-Maps als alleinige Sicherheitsfreigabe verwenden.
  • Erklärungen dazu nutzen, Modellfehler zu kaschieren.
  • Feature-Importancen als Kausalitätsnachweis interpretieren.
  • Annahmen über Kausalität nicht prüfen.
  • Datenschutzrisiken durch zu detaillierte Erklärungen übersehen.
  • Erklärungsmetriken unzureichend testen und dadurch falsche Schlüsse ziehen.
Maschinelles Lernen und ModellverständnisStatistik und EvaluationsmethodenDomänenwissen zur Interpretation von Erklärungen
Regulatorische Anforderungen und AuditierbarkeitModellkomplexität und -transparenzIntegrationsbedarf mit Monitoring und Data Governance
  • • Begrenzter Zugriff auf sensible oder proprietäre Daten
  • • Einhaltung datenschutzrechtlicher Vorgaben
  • • Beschränkte Verfügbarkeit geeigneter Erklärungsbibliotheken für alle Modelltypen