Um künstliche Intelligenz (KI) optimal nutzen zu können, muss ein Unternehmen wissen, wozu sie in der Lage ist. Das ist aber erst der Anfang. Damit Sie KI wirklich effektiv nutzen können, müssen Sie wissen, wie sie funktioniert. Leider funktionieren viele Beispiele moderner KI-Systeme, insbesondere solche, die auf maschinellem Lernen (ML) basieren, in der Regel als „Blackboxes“, d. h., sie liefern Ergebnisse, ohne dass eine klare oder verständliche Erklärung dafür vorliegt, wie Entscheidungen gefällt werden. Dieser Mangel an Transparenz kann Hürden für Vertrauen, Überwachung und Verantwortlichkeit darstellen, insbesondere wenn dieselben KI-Systeme an wichtigen Entscheidungen beteiligt sind.
Erklärbare KI (Explainable AI; XAI) baut diese Hürden ab, indem sie Methoden bereitstellt, mit denen die inneren Abläufe von KI-Modellen interpretiert und verstanden werden können. Weil sie die Zwecke, das Reasoning und die Entscheidungsprozesse von KI-Systemen für menschliche Betreiber nachvollziehbar macht, schafft XAI die Grundlage für erkennbare und vertrauenswürdige KI-Integration. Diese Klarheit ist für Unternehmen, die KI verantwortungsvoll einführen und die Übereinstimmung mit ethischen und betrieblichen Standards gewährleisten möchten, unerlässlich. Der erste Schritt einer verantwortungsvollen KI-Entwicklung besteht darin, zu verstehen, warum XAI wichtig ist.
Einfach ausgedrückt: Wenn man die Prozesse, die KI unterstützen, nicht sehen kann, kann man sich nicht sicher sein, ob sie gerecht, genau oder zuverlässig ist. Dies wird besonders problematisch, wenn KI-Systeme in sensiblen Bereichen eingesetzt werden, in denen voreingenommene oder fehlerhafte Entscheidungen schwerwiegende Folgen haben können. Zum Beispiel könnten Modelle, die mit unvollständigen oder nicht repräsentativen Daten trainiert wurden, Kredite aufgrund demografischer Faktoren illegalerweise verweigern. Im Gesundheitswesen könnte KI aufgrund eines Mangels an Diversität in den Trainingsdaten Krankheiten in unterrepräsentierten Bevölkerungsgruppen falsch diagnostizieren. Durch eine voreingenommene Datengrundlage könnten bei der Mitarbeitergewinnung Kandidaten auf unfaire Weise nach Geschlecht oder ethnischer Zugehörigkeit herausgefiltert werden. Wenn keine Nachvollziehbarkeit gegeben ist, können diese Probleme unentdeckt bleiben.
Erklärbare KI gibt Unternehmen die nötige Verantwortlichkeit und Unterstützung, um das Vertrauen der Benutzer und Aufsichtsbehörden zu wahren. Sie fördert jedoch nicht nur die Gerechtigkeit, sondern unterstützt auch die Modellüberwachung und hilft dabei, Risiken im Zusammenhang mit Compliance, Sicherheit und Rufschädigung zu mindern.
Da Modelle für maschinelles Lernen immer komplexer werden, insbesondere solche, die Deep Learning oder neuronale Netzwerke verwenden, wird es auch immer schwieriger, ihr Verhalten zu verstehen. XAI stellt die Tools und Frameworks bereit, die erforderlich sind, um selbst fortschrittliche Algorithmen transparent und interpretierbar zu machen, so dass Unternehmen mit größerer Verantwortlichkeit und Präzision arbeiten können.
Bei der Implementierung von erklärbarer KI müssen Unternehmen mehrere wichtige Punkte berücksichtigen, um Transparenz, Verantwortlichkeit und die effektive Nutzung von KI-Systemen zu gewährleisten. Obwohl es dafür unterschiedliche Herangehensweisen gibt, besteht allgemein Einigkeit darüber, dass diese Überlegungen in fünf Kategorien unterteilt werden können:
KI-Systeme müssen sorgfältig auf Voreingenommenheiten überwacht werden, die zu ungerechten oder diskriminierenden Ergebnissen führen könnten. Dazu gehört das regelmäßige Scannen von Bereitstellungen auf potenzielle Vorurteile in den Daten oder in den KI-Entscheidungsprozessen und das Ergreifen von entsprechenden Korrekturmaßnahmen.
Aufgrund von veränderten Eingabedaten oder anderen sich entwickelnden Umständen können KI-Modelle in Produktionsumgebungen beginnen, anders zu funktionieren als in ihrer Trainingsphase. Die Überwachung und Analyse der Modellleistung kann dabei helfen, diese Abweichungen zu beseitigen und sicherzustellen, dass die Ausgaben genau und relevant bleiben.
Wenn KI-Modelle nicht ordnungsgemäß verwaltet werden, können sie Risiken mit sich bringen, die sich leicht auf den Geschäftsbetrieb auswirken oder die Compliance behindern können. Mithilfe der Quantifizierung des Risikoniveaus und der Analyse fortbestehender Leistungsprobleme können Unternehmen systemische Probleme aufdecken und beheben, bevor sie eskalieren können.
Die effiziente Verwaltung des Lebenszyklus von KI-Modellen – Erstellung, Bereitstellung, Überwachung und Aktualisierung – ist entscheidend für Transparenz und Benutzerfreundlichkeit. Durch die Automatisierung dieser Prozesse reduziert sich der manuelle Aufwand für die Nachverfolgung der Modellleistung, die Identifizierung von Abhängigkeiten und die Durchführung von Updates. Darüber hinaus können Unternehmen durch die Nutzung integrierter Plattformen sicherstellen, dass ihre Modelle präzise und einfach nachvollziehbar bleiben.
Die Bereitstellung von KI in hybriden Umgebungen, einschließlich öffentlicher und privater Clouds, erfordert Flexibilität und Konsistenz. Durch das Sicherstellen einer effektiven Funktionsweise von erklärbarer KI in diesen Umgebungen wird eine konsistente Überwachung gewährleistet, und zwar unabhängig davon, wo die KI tätig ist.
XAI ist auf strukturierte Prozesse und Techniken angewiesen, um verständliche und transparente Ergebnisse liefern zu können. Im Folgenden finden Sie die wichtigsten Schritte und Methoden, die dazu führen, dass KI erklärbar wird:
Governance und Standards etablieren
Unternehmen sollten KI-Governance-Ausschüsse bilden, die Entwicklungsteams anleiten und klare Standards für die Erklärbarkeit festlegen. Indem Erklärbarkeit von Anfang an in die Leitlinien für verantwortungsvolle KI aufgenommen wird, wird sichergestellt, dass sie während des gesamten KI-Lebenszyklus ein Kernprinzip bleibt.Auf Datenqualität und Verringerung von Voreingenommenheiten konzentrieren
Hochwertige Trainingsdaten sind unerlässlich für erklärbare KI. Entwickler müssen Datensätze auf Voreingenommenheiten überprüfen, irrelevante Daten ausschließen und Strategien zur Verringerung von Voreingenommenheiten implementieren, bevor das Training beginnt. Transparente Datenpraktiken verbessern das Vertrauen in das KI-System.Erklärbarkeitsmodelle entwerfen
Zum Aufbau von erklärbaren KI-Systemen gehört auch, dass Algorithmen ausgewählt werden, deren Ausgaben auf bestimmte Funktionen oder Ebenen des Modells zurückverfolgt werden können. Dadurch wird sichergestellt, dass jede Entscheidung oder Vorhersage verstanden und durch Untersuchen der ihr zugrunde liegenden Logik gerechtfertigt werden kann.Techniken für erklärbare KI nutzen
Techniken wie Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) verdeutlichen, wie Modelle Ergebnisse klassifizieren oder vorhersagen, während DeepLIFT (Deep Learning Important Features) Entscheidungen über neuronale Netzwerke bis zu ihren Quellfunktionen zurückverfolgt.Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen sicherstellen
KI-Systeme müssen klare, für Menschen nachvollziehbare Erklärungen für ihre Ergebnisse bieten. Indem Sie Benutzer darüber informieren, wie das System funktioniert, überbrücken Sie die Diskrepanz zwischen technischer Komplexität und praktischem Nutzen, so dass KI-Entscheidungen leichter zugänglich und vertrauenswürdiger werden.
Indem sie die Funktionsweise von KI-Systemen entmystifiziert, bietet XAI eine Reihe von Lösungen für verschiedene organisatorische Herausforderungen. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt:
Optimale Risikominderung
XAI hilft Unternehmen dabei, potenzielle Probleme zu erkennen, z. B. voreingenommene oder falsche Vorhersagen, bevor sie zu Reputations-, Rechts- oder Betriebsrisiken führen. Dieser aktive Ansatz minimiert kostspielige Fehler und stellt sicher, dass KI etablierte Standards erfüllt.Gesteigerte Produktivität
Mit klaren Einblicken in die Entscheidungsfindung von Modellen können technische Teams Fehler oder Ineffizienzen schneller erkennen. Dies optimiert den Prozess der Überwachung und Wartung von KI-Systemen, so dass sich Teams auf die Leistungssteigerung konzentrieren können.Mehr Vertrauen
Transparenz bei der KI-Entscheidungsfindung fördert das Vertrauen der Stakeholder auf allen Ebenen. Wenn Benutzer verstehen, warum ein System Empfehlungen gibt, zeigen sie eher Vertrauen in seine Entscheidungsfindungsprozesse.Weniger Voreingenommenheiten
Durch die Offenlegung der Art und Weise, wie Modelle Daten interpretieren, ermöglicht XAI Unternehmen das Erkennen und Beseitigen ungerechter Muster oder Voreingenommenheiten. So wird sichergestellt, dass KI-Systeme völlig gerechte Entscheidungen fällen und ethische Erwartungen erfüllen.Bessere Entscheidungsfindung
Erklärbare KI bietet verlässliche Einblicke in die Faktoren, die ihre Vorhersagen auslösen. Diese Einblicke versetzen Unternehmen in die Lage, ihre Strategien zu verfeinern, Interventionen zu verbessern und die Ergebnisse effektiver zu beeinflussen.Größere Akzeptanz gegenüber KI
Wenn Mitarbeiter KI-Systeme verstehen und ihnen vertrauen, steigt die Akzeptanzrate. XAI ermöglicht es Unternehmen, das Vertrauen der internen Benutzer zu gewinnen und sicherzustellen, dass KI-Anwendungen ohne Widerstände in Workflows integriert werden.Bessere Compliance
XAI bedeutet, dass KI-Modelle einfach auditiert und anhand sich entwickelnder Gesetze validiert werden können. Indem Unternehmen detaillierte Erklärungen für Entscheidungen bereitstellen, können sie ihre Compliance nachweisen und so Strafen vermeiden, die durch die Nichteinhaltung etablierter Vorschriften entstehen.
Erklärbare KI bietet zwar viele Vorteile, hat aber auch ihre Grenzen. Im Folgenden finden Sie einige der wichtigsten Herausforderungen im Zusammenhang mit XAI:
Trainingsherausforderungen
Das Erstellen von KI-Systemen, die ihr Reasoning erklären können, ist oft komplexer und ressourcenintensiver als das Erstellen herkömmlicher Blackbox-Modelle. Entwickler benötigen möglicherweise spezielle Tools und Frameworks, um sicherzustellen, dass die Modelle interpretierbar bleiben, ohne die Benutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen.Untragbare Komplexität
Einige XAI-Modelle sind selbst für Experten schwer zu verstehen. Dies gilt insbesondere für hochkomplexe neuronale Netzwerke. Vereinfachte Erklärungen können zwar helfen, aber sie können auch dazu führen, dass kritische Details ausgelassen werden. Wenn Sie ein Gleichgewicht zwischen detaillierten Erklärungen und leicht verständlichen Zusammenfassungen anstreben, können Sie XAI-Ergebnisse für verschiedene Zielgruppen nützlich machen.Verifizierungsprobleme
Die Genauigkeit und Vollständigkeit von XAI-generierten Erklärungen zu verifizieren, kann schwierig sein, insbesondere bei Modellen, die große Datensätze verarbeiten. Dieses Problem kann zu unvollständigen Audits oder fehlerhaften Einblicken führen. Der Einsatz von mehrschichtigen Erklärungstechniken, die sowohl allgemeine Übersichten als auch detaillierte Audit-Pfade bieten, kann die Verifizierung überschaubarer machen.Übermäßige Vereinfachung
XAI-Systeme können komplexe Modelle zu stark vereinfachen, um sie leichter interpretierbar zu machen. Dieser Kompromiss kann zu Missverständnissen oder Irrtümern bei der Entscheidungsfindung führen. Um dem entgegenzuwirken, sollten Unternehmen klare und genaue Erklärungen priorisieren, ohne dabei wichtige Details auszulassen.Probleme mit dem Datenschutz
Aufgrund seiner Natur erfordert XAI mehr Transparenz, was dazu führen könnte, dass sensible oder vertrauliche Informationen offengelegt werden. Um dies zu vermeiden, können Unternehmen sichere Protokolle für den Umgang mit Daten implementieren und den Umfang der in Erklärungen enthaltenen Daten begrenzen.Integrationsschwierigkeiten
Das Hinzufügen von XAI-Fähigkeiten zu bestehenden KI-Systemen kann erhebliche Änderungen an Workflows, Tools und Infrastruktur erfordern, insbesondere in Unternehmen mit Altsystemen. Der Einsatz modularer XAI-Tools, die sich in aktuelle Prozesse integrieren lassen, kann Störungen reduzieren und die Einführung vereinfachen.
Indem sie die Funktionsweise von KI-Systemen entmystifiziert, bietet XAI eine Reihe von Lösungen für verschiedene organisatorische Herausforderungen. Im Folgenden werden einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt:
Optimale Risikominderung
XAI hilft Unternehmen dabei, potenzielle Probleme zu erkennen, z. B. voreingenommene oder falsche Vorhersagen, bevor sie zu Reputations-, Rechts- oder Betriebsrisiken führen. Dieser aktive Ansatz minimiert kostspielige Fehler und stellt sicher, dass KI etablierte Standards erfüllt.Gesteigerte Produktivität
Mit klaren Einblicken in die Entscheidungsfindung von Modellen können technische Teams Fehler oder Ineffizienzen schneller erkennen. Dies optimiert den Prozess der Überwachung und Wartung von KI-Systemen, so dass sich Teams auf die Leistungssteigerung konzentrieren können.Mehr Vertrauen
Transparenz bei der KI-Entscheidungsfindung fördert das Vertrauen der Stakeholder auf allen Ebenen. Wenn Benutzer verstehen, warum ein System Empfehlungen gibt, zeigen sie eher Vertrauen in seine Entscheidungsfindungsprozesse.Weniger Voreingenommenheiten
Durch die Offenlegung der Art und Weise, wie Modelle Daten interpretieren, ermöglicht XAI Unternehmen das Erkennen und Beseitigen ungerechter Muster oder Voreingenommenheiten. So wird sichergestellt, dass KI-Systeme völlig gerechte Entscheidungen fällen und ethische Erwartungen erfüllen.Bessere Entscheidungsfindung
Erklärbare KI bietet verlässliche Einblicke in die Faktoren, die ihre Vorhersagen auslösen. Diese Einblicke versetzen Unternehmen in die Lage, ihre Strategien zu verfeinern, Interventionen zu verbessern und die Ergebnisse effektiver zu beeinflussen.Größere Akzeptanz gegenüber KI
Wenn Mitarbeiter KI-Systeme verstehen und ihnen vertrauen, steigt die Akzeptanzrate. XAI ermöglicht es Unternehmen, das Vertrauen der internen Benutzer zu gewinnen und sicherzustellen, dass KI-Anwendungen ohne Widerstände in Workflows integriert werden.Bessere Compliance
XAI bedeutet, dass KI-Modelle einfach auditiert und anhand sich entwickelnder Gesetze validiert werden können. Indem Unternehmen detaillierte Erklärungen für Entscheidungen bereitstellen, können sie ihre Compliance nachweisen und so Strafen vermeiden, die durch die Nichteinhaltung etablierter Vorschriften entstehen.
Der XAI-Ansatz von ServiceNow basiert auf der bewährten Now Platform®, die XAI-Fähigkeiten in Unternehmens-Workflows einbettet, ohne komplexe Integrationen zu erfordern. Generative AI Controller und Now Assist für Suche verbinden sich nahtlos mit führenden Large Language Models (LLMs), so dass Unternehmen KI-gestützte Einblicke transparent und einfach in ihre Prozesse integrieren können. Durch die Zusammenarbeit mit Partnern wie NVIDIA und Hugging Face stellt ServiceNow sicher, dass seine KI-Innovationen sicher, zuverlässig und auf die Best Practices der Branche abgestimmt sind.
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