XAI-Framework
Ein strukturierter Ansatz oder ein Satz von Richtlinien, den Organisationen verwenden, um die Umsetzbarkeit, Messung und Steuerung von Erklärbarkeitspraktiken in ihren KI-Systemen zu implementieren und zu verwalten.
Ein formalisiertes Programm – häufig bestehend aus Richtliniendokumenten, technischen Standards und Prozess-Workflows –, das vorschreibt, wann und wie Erklärbarkeitstechniken anzuwenden sind, definiert die erforderlichen Erklärungsformate (z. B. textuell, visuell), legt Rollen fest (Erklärungsinhaber, Prüfer) und etabliert Kontrollpunkte (Designüberprüfung, Validierung vor der Implementierung, regelmäßige Audits). Es stellt sicher, dass die konsistente, prüfbare Implementierung von XAI im Einklang mit den organisatorischen Risiko- und regulatorischen Anforderungen erfolgt.
Ein Gesundheitsdienstleister übernimmt ein XAI-Framework, das vorschreibt: (1) Alle Diagnosemodelle müssen lokale Erklärungen für jede Vorhersage enthalten; (2) die Erklärungsgenauigkeit muss über 90 % liegen, gemessen an der Übereinstimmung mit den tatsächlichen Merkmaleinflüssen; und (3) vierteljährliche XAI-Audits bestätigen, dass die Erklärungen nach der erneuten Modellschulung weiterhin korrekt sind.

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