XAI-Metriken
Quantitative oder qualitative Messgrößen (z. B. Wichtigkeitsscores von Funktionen, Erklärungsgenauigkeit), die zur Bewertung der Qualität und Zuverlässigkeit von KI-Erklärungen verwendet werden.
Metriken zur Bewertung von Erklärungsmerkmalen wie Treue (wie gut Erklärungen das wahre Modellverhalten widerspiegeln), Stabilität (Konsistenz der Erklärungen bei ähnlichen Eingaben), Umfassendheit (Abdeckung wichtiger Funktionen) und Einfachheit (Klarheit für Benutzer). Die Governance verwendet diese Metriken, um Erklärungsverfahren zu benchmarken, Akzeptanzschwellen festzulegen und im Laufe der Zeit Verbesserungen zu verfolgen.
Die Erklärungen zu Betrugswarnungen einer E-Commerce-Plattform werden auf ihre Genauigkeit hin bewertet, indem die Korrelation zwischen den Attributionsbewertungen der Merkmale und der tatsächlichen Modell-Sensitivität gemessen wird. Nur Erklärmethoden mit einer Genauigkeit von > 0,85 werden für Endnutzer-Dashboards genehmigt, um zuverlässige Einblicke für Ermittler zu gewährleisten.
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