Interpretierbarkeit vs Erklärbarkeit

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit sind Begriffe, die oft verwendet werden, wenn diskutiert wird, wie gut Menschen künstliche Intelligenzsysteme verstehen können. Interpretierbarkeit bezieht sich auf den Grad, zu dem ein Mensch die Ausgabe des Systems vorhersagen kann, wenn eine Reihe von Eingaben gegeben ist.

Erklärbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, die Argumentation oder Ursache hinter den Entscheidungen oder dem Verhalten eines Systems zu beschreiben.

Dieses Thema ist wichtig, weil Regulatoren, Nutzer und interne Risiko-Teams wissen müssen, wie Entscheidungen von KI getroffen werden. Ohne eine klare Sicht darauf, wie oder warum ein System eine Ausgabe produziert, ist es schwieriger zu vertrauen, zu auditieren oder zu korrigieren. Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit beeinflussen Fairness, rechtliche Rechenschaftspflicht und Nutzervertrauen.

"Etwa 62% der Datenwissenschaftler sagen, sie können die Entscheidungen ihrer Modelle nicht vollständig an nicht-technische Stakeholder erklären." (Quelle: MIT Sloan Management Review, AI in the Enterprise 2023)

Warum Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit oft verwechselt werden

Diese beiden Begriffe werden oft verwechselt, aber sie dienen verschiedenen Zielen. Interpretierbarkeit geht darum, wie einfach und verständlich ein Modell standardmäßig ist. Wenn Sie das System betrachten und wissen können, was es tut, ist es interpretierbar.

Erklärbarkeit kommt ins Spiel, wenn ein System zu komplex ist, um direkt verstanden zu werden. In diesen Fällen helfen Post-hoc-Tools oder Zusammenfassungen dabei, Sinn aus dem zu machen, was das System getan hat. Deep-Learning-Modelle sind typischerweise nicht interpretierbar, können aber durch verschiedene Methoden erklärbar gemacht werden.

Praktische Beispiele in der realen Welt

Stellen Sie sich ein Krankenhaus vor, das ein maschinelles Lernmodell zur Empfehlung von Behandlungsplänen verwendet. Wenn das Modell ein Entscheidungsbaum ist, können Ärzte seine Struktur lesen und verstehen, warum eine Wahl getroffen wurde. Dieses Modell ist interpretierbar.

Betrachten Sie nun ein neuronales Netzwerk, das auf Tausenden von medizinischen Bildern trainiert wurde. Ein Radiologe versteht möglicherweise nicht, was das Modell "sieht". Hier können Erklärbarkeits-Tools wie LIME oder SHAP zeigen, welche Pixel die Entscheidung beeinflusst haben, was Nutzern Vertrauen gibt, auch wenn sie das System nicht direkt interpretieren können.

Rechtssysteme können das eine oder andere verlangen. Der [EU AI Act](https://artificialintelligenceact.eu/) und Frameworks wie ISO/IEC 42001 fordern angemessene Transparenz. In sicherheitskritischen Sektoren hat die Wahl zwischen Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit direkte Compliance-Implikationen.

Best Practices für die Auswahl und Anwendung beider Konzepte

Der richtige Ansatz hängt von Kontext, Risikostufe und Zielgruppe ab. Nehmen Sie an, dass nicht alle Nutzer eines KI-Systems technische Experten sein werden, daher sind Einfachheit und Klarheit wichtig.

Empfohlene Best Practices:

• Einfachere Modelle wählen, wenn möglich: Wenn die Genauigkeit nicht geopfert wird, Modelle wie Entscheidungsbäume oder lineare Regression für einfachere Interpretierbarkeit verwenden.

• Erklärungstools für komplexe Systeme verwenden: Techniken wie SHAP, LIME oder kontrafaktische Erklärungen helfen dabei, Black-Box-Modelle zu erklären.

• Die Erklärungsmethode dokumentieren: Klar angeben, wie das Verhalten des Modells interpretiert oder erklärt wird und für wen es entworfen ist.

• Erklärung an den Nutzer anpassen: Technische Teams bevorzugen möglicherweise statistische Konfidenzintervalle, während Kunden verständliche Zusammenfassungen wollen.

• Erklärungsqualität bewerten: Nutzertests verwenden, um zu überprüfen, ob Menschen die Erklärungsmethode verstehen und ihr vertrauen.

FAQ

Warum können nicht alle KI-Systeme interpretierbar sein?

Einige KI-Systeme lösen Probleme, die viele Schichten der Datenverarbeitung oder Abstraktion erfordern. Dies macht sie mächtig, aber schwer direkt zu interpretieren. In solchen Fällen werden Erklärbarkeits-Tools verwendet, um die Ausgaben zu verstehen.

Ist Erklärbarkeit immer notwendig?

Nicht immer. Für Anwendungen mit niedrigem Risiko oder wenn das Ergebnis trivial ist, ist Erklärbarkeit möglicherweise nicht notwendig. Wenn Entscheidungen jedoch Sicherheit, Rechte oder Finanzen beeinflussen, ist Erklärbarkeit kritisch für Rechenschaftspflicht.

Kann ich Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit zusammen verwenden?

Ja. Sie können ein System mit interpretierbaren Teilen entwerfen und Erklärbarkeits-Tools verwenden, um Nutzern zu helfen, die komplexeren Elemente zu verstehen. Dieser geschichtete Ansatz hilft dabei, Leistung und Vertrauen zu balancieren.

Welche Tools können bei Erklärbarkeit helfen?

Gängige Tools umfassen SHAP, LIME und What-If Tool. Diese Tools arbeiten mit einer Vielzahl von Modellen, um lokale und globale Erklärungen zu bieten.

Gibt es Regulierungen, die Erklärbarkeit erfordern?

Ja. Der EU AI Act und andere Gesetze wie DSGVO erfordern aussagekräftige Informationen über automatisierte Entscheidungsfindung. Dies umfasst, wie die Entscheidung getroffen wurde und die möglichen Konsequenzen.

Zusammenfassung

Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit sind beide essenziell für verantwortliche KI. Während sich Interpretierbarkeit auf Modelleinfachheit konzentriert, bietet Erklärbarkeit Einblicke in komplexe Systeme. Die Wahl der richtigen Strategie hängt davon ab, wer das System verstehen muss und warum. Klare Dokumentation, Nutzertests und Ausrichtung mit rechtlichen Frameworks sind wesentliche Teile des Erfolgs.