Neuartigkeitserkennung
Techniken zur Identifizierung von Eingaben oder Szenarien, die erheblich von den Trainingsdaten abweichen und eine Überprüfung oder einen Sicherheitsmodus auslösen, um unerwartete Ausfälle zu verhindern.
Auch als Out-of-Distribution-Erkennung bezeichnet, nutzt sie statistische Distanzen, Rekonstruktionsfehler von Autoencodern oder Unsicherheitsschätzungen (z. B. Bayes’sche Netze), um anomale Eingaben zu kennzeichnen. Die Governance legt Schwellenwerte für Safe-Mode-Fallbacks fest, protokolliert Neuartigkeitsereignisse für die Incident-Analyse und aktualisiert die Erkennungsmodelle regelmäßig, um sich verändernde Datenverteilungen abzubilden.
Eine KI für die medizinische Bildgebung kennzeichnet jede Aufnahme, deren Pixelverteilung um mehr als zwei Standardabweichungen vom Trainingsdatensatz abweicht. Wird eine Neuartigkeit erkannt, leitet das System die Aufnahme zur manuellen Überprüfung an eine Fachspezialistin bzw. einen Fachspezialisten weiter und protokolliert das Ereignis zur späteren Analyse – so wird verhindert, dass das Modell in ungewöhnlichen Fällen selbstsichere, aber fehlerhafte Diagnosen stellt.
„Was früher Wochen an manuellen Überprüfungen und Regelwerk erforderte, ist jetzt in Enzai innerhalb von Minuten strukturiert und prüfbar. Es ist das erste Mal, dass sich AI-Governance betriebsbereit anfühlt, nicht theoretisch.“
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