Künstliche Intelligenz ist undurchsichtig: Meist ist unklar, wie ein Ergebnis zustande kam und ob es vertrauenswürdig ist. Professor Zeynep Akata will das ändern – mit Erklärbarem Maschinellem Lernen.
Frau Akata, künstliche Intelligenz wird häufig als „Blackbox“ bezeichnet: Nutzer können nicht nachvollziehen, wie KIs Entscheidungen treffen. Wann wird eine Blackbox zum Problem?
Es ist kein Problem, wenn man sich zum Beispiel Bilder von Vögeln ansieht und versucht sie zu identifizieren. Es ist aber ein Problem bei sicherheitskritischen Anwendungen, weil künstliche Intelligenzen noch immer Fehler machen. Wenn es zum Beispiel um Krebsvorhersagen geht, könnten diese Modelle den Spezialisten helfen zu verstehen, was im Körper vor sich geht. Aber sie sind möglicherweise nicht zuverlässig.
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