BSI veröffentlicht Whitepaper zur Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz (KI)
Das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik (BSI) hat am 6. Januar 2025 ein umfassendes Whitepaper vorgestellt, das sich mit der Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz (KI) in komplexen Szenarien beschäftigt. Der Fokus liegt insbesondere auf den Beschränkungen und Möglichkeiten von Explainable Artificial Intelligence (XAI). Dabei geht das Dokument auf den aktuellen Stand der Technik ein und beleuchtet, wie XAI im Bewertungsverfahren sowie zur Unterstützung des digitalen Verbraucherschutzes genutzt werden kann.
Inhaltsverzeichnis
Erklärbarkeit von Blackbox-Modellen mit Post-Hoc-Ansätzen
Ein zentrales Ziel von XAI ist es, die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen transparent und nachvollziehbar zu machen. Insbesondere komplexe Modelle wie solche auf Basis von Deep-Learning-Technologien agieren häufig als sogenannte Blackbox-Modelle, deren innere Abläufe für Menschen kaum verständlich sind.
Das Whitepaper des BSI legt den Fokus auf sogenannte Post-Hoc-Methoden. Diese Ansätze liefern nachträgliche Erklärungen für die Entscheidungen der KI und analysieren den Einfluss einzelner Merkmale auf die Ergebnisse. Dadurch sollen auch nicht direkt interpretierbare Modelle besser verständlich gemacht werden, was die Akzeptanz und das Vertrauen in diese Technologien stärken kann.
Herausforderungen und Potenziale von XAI
Trotz der vielversprechenden Möglichkeiten von XAI sieht das BSI auch erhebliche Herausforderungen. Zu den zentralen Problempunkten zählt beispielsweise das Uneinigkeitsproblem, bei dem verschiedene Erklärmethoden zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen können. Auch die Manipulationsanfälligkeit von Erklärungen stellt ein Risiko dar.
Dennoch bietet die Erklärbarkeit von KI erhebliche Chancen. Sie ermöglicht nicht nur tiefere Einblicke in die Funktionsweise von KI-Systemen, sondern fördert auch deren Optimierung. Dies unterstützt Entwickler dabei, Modelle zielgerichtet zu verbessern, und hilft Nutzern, die Entscheidungen der Systeme besser nachzuvollziehen.
Bedarf an standardisierten Methoden
Ein wichtiger Aspekt des Whitepapers ist die Diskussion über standardisierte Verfahren zur Erklärbarkeit von KI. Diese sind erforderlich, um eine konsistente und verlässliche Transparenz bei KI-Entscheidungen zu gewährleisten. Die Entwicklung solcher Standards bleibt jedoch eine große Herausforderung, da die Komplexität moderner KI-Modelle stetig zunimmt.
Bedeutung für die Zukunft der KI
Die Veröffentlichung des Whitepapers durch das BSI zeigt die wachsende Relevanz des Themas Erklärbarkeit in der KI-Forschung und -Anwendung. Insbesondere in sicherheitskritischen Bereichen und im Verbraucherschutz kann XAI eine entscheidende Rolle spielen, um das Vertrauen in KI-basierte Systeme zu stärken und ihre Einsatzmöglichkeiten weiter auszubauen.
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