Modellerklärbarkeit
Techniken und Dokumentation, die die Entscheidungslogik eines KI-Modells verständlich für Stakeholder und Prüfer machen.
Eine Kombination aus inhärenten (interpretierbare Modelle) und post-hoc (SHAP, LIME, kontrafaktische) Methoden, die die Wichtigkeit von Merkmalen, Entscheidungsregeln oder alternative Ergebnisszenarien offenbaren. Governance erfordert die Auswahl von Erklärbarkeitstechniken, die zum Modell und zur Zielgruppe passen, die Einbettung von Erklärungen in Benutzeroberflächen oder Compliance-Berichte und die Validierung, dass Erklärungen das Verhalten des Modells genau widerspiegeln.
Ein Kreditkarten-Betrugsmodell liefert bei jeder Warnung SHAP-Erklärungen: „Hauptfaktoren: ungewöhnlicher Standort, atypische Transaktionsgröße.“ Betrugsanalysten nutzen diese Erklärungen, um Warnungen effizienter zu priorisieren, und Aufsichtsbehörden überprüfen die SHAP-Berichte während der Compliance-Inspektionen.
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Für wen ist Enzai entwickelt?
Wie unterscheidet sich Enzai von anderen Governance-Tools?
Können wir beginnen, wenn wir keinen vorhandenen AI-Governance-Prozess haben?
Verlangsamt die KI-Governance die Innovation?
Wie bleibt Enzai im Einklang mit den sich entwickelnden KI-Vorschriften?
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