Transparenz
Die Praxis, Prozesse von KI-Systemen, Entscheidungslogik und Datennutzung für Transparenz und Verständlichkeit gegenüber Stakeholdern klar darzustellen.
Beinhaltet öffentliche oder stakeholder-orientierte Offenlegungen—Modellkarten, Datenblätter, API-Dokumentationen—die beschreiben, wie Daten gesammelt werden, wie Modelle trainiert werden, welche Annahmen sie einbetten und wie Entscheidungen getroffen werden. Transparenz umfasst auch benutzerfreundliche Erklärungen einzelner Entscheidungen und klare Versionshistorien. Governance verankert Transparenzanforderungen in Projektcharta und fordert regelmäßige Aktualisierungen der Dokumentation, während sich die Systeme weiterentwickeln.
Eine öffentliche Gesundheitsbehörde veröffentlicht eine „Modellkarte“ für ihren COVID-19-Hospitalisierungsprädiktor, in der die Trainingsdatquellen, Leistungsmetriken nach Region, bekannte Einschränkungen und Aktualisierungsprotokolle detailliert aufgeführt sind—wodurch Klinikern und politischen Entscheidungsträgern das Verständnis und Vertrauen in die Ergebnisse des Modells ermöglicht wird.
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