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KI-Erklärbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, die von künstlicher Intelligenz getroffenen Entscheidungen und Vorhersagen zu verstehen und zu interpretieren. Da KI-Modelle immer komplexer werden, sorgt Erklärbarkeit für Transparenz, Vertrauen, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Reduzierung von Verzerrungen und Modelloptimierung durch Techniken wie LIME und SHAP.
KI-Transparenz ist die Praxis, die Funktionsweise und Entscheidungsprozesse künstlicher Intelligenzsysteme für alle Beteiligten verständlich zu machen. Erfahren Sie mehr über ihre Bedeutung, zentrale Komponenten, regulatorische Rahmenbedingungen, Implementierungstechniken, Herausforderungen und Praxisbeispiele.
Modellinterpretierbarkeit bezeichnet die Fähigkeit, die Vorhersagen und Entscheidungen von Machine-Learning-Modellen zu verstehen, zu erklären und ihnen zu vertrauen. Sie ist in der KI entscheidend, insbesondere für Entscheidungsfindungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und autonomen Systemen, und schlägt die Brücke zwischen komplexen Modellen und menschlichem Verständnis.
Transparenz in der Künstlichen Intelligenz (KI) bezieht sich auf die Offenheit und Klarheit, mit der KI-Systeme arbeiten, einschließlich ihrer Entscheidungsprozesse, Algorithmen und Daten. Sie ist essenziell für KI-Ethik und -Governance, gewährleistet Verantwortlichkeit, Vertrauen und regulatorische Konformität.
Erklärbare KI (XAI) ist eine Reihe von Methoden und Prozessen, die darauf abzielen, die Ergebnisse von KI-Modellen für Menschen verständlich zu machen und so Transparenz, Interpretierbarkeit und Verantwortlichkeit in komplexen maschinellen Lernsystemen zu fördern.
