Künstliche Intelligenz (KI) trifft lebensverändernde Entscheidungen, die selbst ihre Schöpfer nur schwer verstehen können. Der Begriff Black Box KI bezieht sich auf Systeme, die Ergebnisse oder Entscheidungen ohne klare Erklärung darüber liefern, wie sie zu diesen Schlussfolgerungen gelangt sind. Da diese Systeme zunehmend kritische Aspekte unseres Lebens beeinflussen, von rechtlichen Urteilen bis hin zu medizinischen Diagnosen, schlägt der Mangel an Transparenz Alarm.
Die undurchsichtige Natur moderner KI resultiert aus ihrer Komplexität und datenbasierten Lernmethoden. Im Gegensatz zu herkömmlicher Software mit klaren Regeln entwickeln KI-Modelle ihre eigene interne Logik. Dies führt zu Durchbrüchen in Bereichen wie der Bilderkennung und Sprachverarbeitung, geht jedoch auf Kosten der Interpretierbarkeit. Die riesigen Netzwerke von Parametern dieser Systeme interagieren auf Weisen, die einfache Erklärungen trotzen.
Forscher setzen sich für Explainable AI (XAI) ein, um diese Probleme anzugehen. Dies beinhaltet die Entwicklung von Techniken, um KI interpretierbarer zu gestalten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen. Methoden wie Ranglisten der Merkmalbedeutung und Gegentatsächliche Erklärungen zielen darauf ab, Licht auf die Entscheidungsfindung der KI zu werfen.
Einige argumentieren, dass vollständige Erklärbarkeit möglicherweise unrealistisch oder unerwünscht ist, da KI-Systeme komplexer werden. Die Spannung zwischen Leistung und Erklärbarkeit steht im Zentrum der Debatte um die Black Box. Einige Experten plädieren für einen differenzierten Ansatz, bei dem je nach den betroffenen Interessen verschiedene Transparenzniveaus erforderlich sind. Während eine Filmempfehlung möglicherweise keine umfassende Erklärung erfordert, würde eine KI-unterstützte Krebsdiagnose sicherlich eine brauchen.
Politiker nehmen zur Kenntnis. Der AI Act der EU wird bestimmte KI-Systeme mit hohem Risiko dazu zwingen, ihre Entscheidungen zu erklären. In den USA zielt der vorgeschlagene Algorithmic Accountability Act darauf ab, Auswirkungsabschätzungen für KI-Systeme in kritischen Bereichen wie Gesundheitswesen und Finanzen vorzuschreiben. Die Herausforderung besteht darin, die Macht der KI zu nutzen, während sichergestellt wird, dass sie verantwortlich und vertrauenswürdig bleibt.