Deckkraft
Das Fehlen von Transparenz bei der Art und Weise, wie ein KI-Modell Entscheidungen oder Vorhersagen trifft, stellt Herausforderungen für das Vertrauen und die Einhaltung von Vorschriften dar.
Bezieht sich auf „Black-Box“-Modelle, deren interne Repräsentationen und Entscheidungslogik unzugänglich oder für die menschliche Interpretation zu komplex sind. In risikoreichen Anwendungsbereichen, in denen Erklärbarkeit erforderlich ist, führt Intransparenz zu erheblichen Herausforderungen. Governance-Richtlinien können den Einsatz intransparenter Modelle auf Aufgaben mit geringem Risiko beschränken oder die Kombination mit externen Erklärbarkeitswerkzeugen und menschlichen Prüfprozessen vorschreiben, um die mit Intransparenz verbundenen Vertrauens- und Compliance-Risiken zu reduzieren.
Eine Finanzaufsichtsbehörde untersagt den Einsatz von Deep-Ensemble-Betrugsmodellen ohne Erklärbarkeit. Eine Bank beschränkt daher solche intransparenten Modelle auf interne Analysen und verwendet für kundenorientierte Betrugswarnungen ein einfacheres, interpretierbares Modell mit LIME-Erklärungen – und stellt so die Einhaltung der Transparenzanforderungen sicher.
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