Am 4. April 2025 ist die Diskussion über die Herausforderungen und Potenziale der Künstlichen Intelligenz (KI) so aktuell wie nie. Lernfähige Computeralgorithmen begegnen uns in vielen Lebensbereichen und revolutionieren verschiedene Industrien. Dennoch bleiben sie oft intransparent, was die Entscheidungsfindung betrifft. Prof. Dr. Jürgen Bajorath von der Universität Bonn, der den Bereich KI in den Lebenswissenschaften am Lamarr-Institut leitet, betont, dass diese Modelle oftmals als „Black Box“ gesehen werden. Das bedeutet, dass wir ihnen nicht blind vertrauen können. Dies wirft Fragen über die Erklärbarkeit von KI-Algorithmen auf und darüber, wie deren Resultate verwendet werden können.
Die Erklärbarkeit, also die Fähigkeit eines Algorithmus, seine Entscheidungsprozesse nachvollziehbar zu machen, steht im Zentrum dieser Diskussion. Bajorath erklärt, dass es besonders wichtig sei, herauszufinden, welche Merkmale KIs für ihre Entscheidungen nutzen. Dies ist von zentraler Bedeutung in Bereichen wie der Chemie und Wirkstoffforschung, wo chemische Sprachmodelle neue Moleküle vorschlagen, jedoch oft nicht näher erläutern, warum bestimmte Vorschläge gemacht werden. Seine Forschung zielt darauf ab, die Bedingungen zu ermitteln, unter denen Algorithmen zuverlässig sind, und wann sie dies nicht sind.
Die Rolle der erklärbaren KI
Erklärbare KI (XAI) hat in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Laut Fraunhofer IAO zielt XAI darauf ab, die Entscheidungsfindung von KI verständlicher zu machen. Ein praktisches Beispiel ist die Abweisung eines Kreditantrags durch ein KI-System, bei dem häufig unklar bleibt, nach welchen Kriterien die Entscheidung getroffen wurde. Dies erzeugt Frustration und Misstrauen unter den Nutzern.
Der Einsatz von XAI ist vor allem in kritischen Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Bankwesen und im Bereich autonomes Fahren von großer Wichtigkeit. Dort können klare Erklärungen dazu beitragen, Vertrauen aufzubauen und Verantwortlichkeit zu gewährleisten. Der Einsatz verschiedener Methoden, wie z. B. lokale Modelle zur Erläuterung spezifischer Vorhersagen oder visuelle Darstellungen wie SHAP-Werte, macht die Funktionsweise von KI transparent. Aktuelle Herausforderungen beinhalten Zielkonflikte zwischen Modellkomplexität und Erklärbarkeit.
Vorteile von Transparenz und Vertrauensaufbau
Erklärbarkeit und Transparenz sind unerlässlich für den verantwortungsvollen Einsatz von KI. Dies wird auch von Ranktracker bestätigt. Ein transparentes KI-System fördert das Vertrauen der Nutzer und ermöglicht es ihnen, Entscheidungen nachzuvollziehen und etwaige Verzerrungen zu erkennen. Klare Erklärungen verbessern nicht nur die Entscheidungsfindung, sondern befähigen auch Nutzer, informierte Entscheidungen zu treffen.
Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Entwicklung von erklärbaren KI-Methoden nicht nur die Forschung in den Naturwissenschaften voranbringen kann, sondern auch essentiell für ethische Standards und den Schutz gegen missbräuchliche Nutzung ist. Die Erklärbarkeit von KI ist und bleibt ein Schlüsselthema, das sowohl die Wissenschaft als auch die Industrie auf unterschiedlichen Ebenen beeinflusst.