Die KI-Community hat verschiedene Konzepte und Werkzeuge eingeführt, um KI-Modellergebnisse zu interpretieren, darunter Merkmalswichtigkeit, partielle Abhängigkeitsgraphen und Sub-Populationsanalysen. Die sogenannten Explainable AI (XAI)-Tools sind entscheidend, um Vertrauen bei Endbenutzern und Regulierungsbehörden aufzubauen, Bias zu identifizieren und zu mindern sowie die Gesamtleistung des Modells zu verbessern. Sie sind darauf ausgerichtet, die Hauptfrage aller Benutzer zu beantworten: “Warum hat das Modell eine spezifische Vorhersage für eine Instanz oder eine Gruppe von Instanzen getroffen?”
Obwohl XAI-Tools unverzichtbar sind, um Bias zu identifizieren und Vertrauen aufzubauen, sind sie anfällig für Missbrauch. Zum Beispiel gehen die meisten Methoden zur Merkmalswichtigkeit davon aus, dass Merkmale unabhängig voneinander sind. Wenn stark korrelierte Merkmale in die Analyse einbezogen werden, können daher unzuverlässige Ergebnisse entstehen. Zudem gibt es unterschiedliche Ansätze zur Berechnung der globalen Bedeutung von Merkmalen, z.B. die Verwendung des Mittelwerts…
Es ist wichtig, die Funktionsweise und Grenzen von XAI-Tools zu verstehen, um ihre Wirksamkeit zu maximieren und potenzielle Fallstricke zu vermeiden. Beispielsweise können kausale Erklärungen, die durch XAI-Tools generiert werden, aufgrund von Korrelationen zwischen Merkmalen irreführend sein. Zudem ist eine sorgfältige Validierung der interpretierten Ergebnisse unerlässlich, um sicherzustellen, dass sie tatsächlich relevant und verlässlich sind. Trotz ihrer Einschränkungen bleiben XAI-Tools ein wertvolles Instrument zur Verbesserung der Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Modellen.