XAI (Erklärbare KI)
Techniken und Methoden, die den Entscheidungsprozess eines KI-Modells für Menschen transparent und verständlich machen und somit Verantwortlichkeit und Compliance unterstützen.
Eine Suite von algorithmischen und Präsentationsansätzen—wie Surrogatmodelle (Entscheidungsbäume, die das Verhalten eines Blackbox-Modells annähern), Merkmals-Zuordnungsmethoden (SHAP, LIME), kontrafaktische Erklärungen und Auffälligkeitskarten—die offenbaren, welche Eingaben eine bestimmte Vorhersage beeinflusst haben. XAI betont die Treue (Genauigkeit der Erklärungen), Verständlichkeit (Klarheit für Zielgruppen) und umsetzbare Erkenntnisse und ist sowohl in die Modellentwicklung als auch in benutzerorientierte Werkzeuge integriert.
Eine Kreditbewertungs-KI verwendet SHAP, um pro Antragsteller detaillierte Analysen zu erstellen („35 % Gewichtung: niedriges Einkommen; 30 % Gewichtung: kurze Kreditgeschichte; 20 % Gewichtung: hohes Schuldenverhältnis“). Underwriter überprüfen diese Erklärungen zusammen mit den Modellbewertungen, um faire Entscheidungen zu gewährleisten und können den Antragstellern und Aufsichtsbehörden klare Begründungen liefern.
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