Erklärbarkeit vs. Interpretierbarkeit
Während beide darauf abzielen, KI-Entscheidungen verständlich zu machen, konzentriert sich die Erklärbarkeit auf die Begründung der Entscheidungen, während sich die Interpretierbarkeit auf die Transparenz der internen Mechanismen des Modells bezieht.
Interpretierbarkeit: Klarheit darüber, wie interne Modellkomponenten (Gewichte, Merkmale) auf Ergebnisse abgebildet werden—häufig in einfachen Modellen (lineare Regression). Erklärbarkeit: Nachträgliche Erzeugung von benutzerfreundlichen Begründungen (warum eine Entscheidung getroffen wurde) für jedes Modell, sogar Blackbox-Modelle. Die Governance erfordert die richtige Balance: interpretierbare Modelle, wo möglich, und Erklärungswerkzeuge, wo nicht.
Eine Bank wählt ein logistisches Regressionsmodell für die Kreditbewertung aufgrund seiner Interpretierbarkeit (Koeffizienten zeigen direkt die Auswirkung von Merkmalen). Für ihren bildbasierten Betrugserkenner (ein neuronales Netz) setzt sie auf Erklärbarkeit (Salienzkarten), da das Modell selbst nicht inhärent interpretierbar ist.
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