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Das Prinzip, demzufolge KI-Systeme Transparenz und Klarheit hinsichtlich ihrer Funktionsweise, Entscheidungen und Datennutzung gewährleisten sollten.
Die proaktive Veröffentlichung und Kommunikation von Details zu KI-Systemen – einschließlich Datenherkunft, Modellarchitekturen, Trainingsparametern, Leistungskennzahlen und bekannten Einschränkungen –, um das Vertrauen der Stakeholder zu stärken und die Aufsicht zu erleichtern.
Praxisbeispiel:
Eine Behörde des öffentlichen Gesundheitswesens veröffentlicht ein interaktives Dashboard, das ihr COVID-19-Ausbruchsvorhersagemodell detailliert beschreibt: Datenquellen, Trainingsdaten, Algorithmusversion, Fehlermargen und wesentliche Annahmen. Forscher und politische Entscheidungsträger können den Code sowie die Daten herunterladen, was eine partnerschaftliche Zusammenarbeit zur kontinuierlichen Verbesserung fördert.
