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KI-Transparenz: Bedeutung und Vorteile erläutert

Mit zunehmender Verbreitung von KI hat sich auch das Konzept der KI-Transparenz erweitert und an Bedeutung gewonnen. Erfahren Sie, was dies für KI-Teams in Unternehmen bedeutet.

Was ist KI-Transparenz?

KI-Transparenz ist die umfassende Fähigkeit, die Funktionsweise von KI-Systemen zu verstehen, und umfasst Konzepte wie KI-Erklärbarkeit, Governance und Rechenschaftspflicht. Diese Sichtbarkeit von KI-Systemen ist idealerweise in jede Facette der Entwicklung und Bereitstellung von künstlicher Intelligenz (KI) integriert, vom Verständnis des maschinellen Lernmodells und der Daten, auf denen es trainiert wird, über das Verständnis, wie Daten kategorisiert werden und wie häufig Fehler und Verzerrungen auftreten, bis hin zur Kommunikation zwischen Entwicklern, Benutzern, Interessengruppen und Regulierungsbehörden.

Diese vielfältigen Facetten der KI-Transparenz sind mit der Weiterentwicklung von Modellen des maschinellen Lernens und insbesondere mit dem Aufkommen der generativen KI (GenAI), einer Art KI, die neue Inhalte wie Text, Bilder und Code erstellen kann, in den Vordergrund gerückt. Eine große Sorge ist, dass die leistungsfähigeren oder effizienteren Modelle, die für solch anspruchsvolle Ergebnisse erforderlich sind, schwieriger – wenn nicht gar unmöglich – zu verstehen sind, da die inneren Abläufe in einer sogenannten Blackbox verborgen sind.

„Grundsätzlich fällt es Menschen schwer, einer Blackbox zu vertrauen – und das ist verständlich“, sagt Donncha Carroll, Partner und leitender Datenwissenschaftler bei der Unternehmensberatungsfirma Lotis Blue Consulting. „KI hat eine durchwachsene Bilanz bei der Bereitstellung unvoreingenommener Entscheidungen oder Ergebnisse.“

Missverständnisse über KI-Transparenz

KI-Transparenz wird manchmal eng ausgelegt, als sei sie durch die Offenlegung von Quellcode erreichbar, erklärt Bharath Thota, Partner der Digital- und Analysepraxis bei der Unternehmensberatung Kearney.

Diese eingeschränkte Sichtweise beruht jedoch auf der veralteten Annahme, dass Algorithmen objektiv seien, und übersieht die Komplexität von KI-Systemen, bei denen Transparenz nicht nur die Sichtbarkeit des Codes, sondern auch die Interpretierbarkeit von Modellentscheidungen, die Gründe für diese Entscheidungen und die umfassenderen soziotechnischen Auswirkungen umfassen müsse. Darüber hinaus müssen IT-Führungskräfte die Auswirkungen strenger Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO und des EU-KI-Gesetzes sorgfältig abwägen und sicherstellen, dass KI-Systeme ethisch vertretbar eingesetzt werden, um das Vertrauen der Interessengruppen zu wahren.

So erklärt beispielsweise die bloße Offenlegung des Quellcodes eines maschinellen Lernmodells nicht unbedingt, wie es zu bestimmten Entscheidungen kommt, insbesondere wenn das Modell komplex ist, wie ein tiefes neuronales Netz.

Transparenz sollte daher eine klare Dokumentation der verwendeten Daten, des Verhaltens des Modells in verschiedenen Kontexten und der potenziellen Verzerrungen, die sich auf die Ergebnisse auswirken könnten, umfassen.

Warum ist KI-Transparenz wichtig?

Wie jedes datengesteuerte Tool hängen KI-Algorithmen von der Qualität der Daten ab, die zum Trainieren des KI-Modells verwendet werden. Die Algorithmen unterliegen Verzerrungen in den Daten und sind daher mit einem gewissen Risiko verbunden, das mit ihrer Verwendung einhergeht. Transparenz ist unerlässlich, um das Vertrauen von Benutzern, Aufsichtsbehörden und den von algorithmischer Entscheidungsfindung Betroffenen zu gewinnen.

„Bei KI-Transparenz geht es darum, die Argumentation hinter dem Ergebnis klar zu erläutern und den Entscheidungsprozess zugänglich und nachvollziehbar zu machen“, betont Adnan Masood, leitender KI-Architekt bei der Beratungsfirma für digitale Transformation UST und Microsoft-Regionaldirektor. „Letztendlich geht es darum, das Geheimnis der Blackbox der KI zu beseitigen und Einblicke in das Wie und Warum der KI-Entscheidungsfindung zu geben.“

Die Notwendigkeit von Vertrauen in KI, Überprüfbarkeit, Compliance und Erklärbarkeit sind einige der Gründe, warum Transparenz zu einer wichtigen Disziplin im Bereich der KI wird. Ohne Transparenz riskieren Unternehmen, KI-Systeme zu schaffen, die unbeabsichtigt schädliche Vorurteile aufrechterhalten, undurchschaubare Entscheidungen treffen oder sogar zu unerwünschten Ergebnissen bei Anwendungen mit hohem Risiko führen könnten.

GenAI erschwert die Transparenz

Der Aufstieg generativer KI-Modelle hat die KI-Transparenz in den Fokus gerückt – und den Druck auf Unternehmen erhöht, die planen, sie in ihren Geschäftsabläufen einzusetzen. Unternehmen, die sich auf generative KI vorbereiten, müssen die Datenverwaltung rund um die unstrukturierten Daten verbessern, mit denen diese großen Sprachmodelle (LLMs) arbeiten.

„Generative KI-Modelle sind oft viel größer und komplexer als herkömmliche KI-Systeme, was ihre Interpretation von Natur aus erschwert“, sagt Nick Kramer, Leiter für angewandte Lösungen bei der globalen Beratungsfirma SSA & Company.

Entscheidungsprozesse sind in generativen KI-Modellen aufgrund der komplizierten Interaktionen innerhalb der riesigen neuronalen Netze, die zu ihrer Erstellung verwendet werden, weniger transparent. Diese Modelle können unerwartete Verhaltensweisen oder Fähigkeiten aufweisen, die nicht explizit programmiert wurden, was die Frage aufwirft, wie die Transparenz für Funktionen gewährleistet werden kann, die von den Entwicklern nicht vorgesehen waren. In einigen Fällen kann generative KI überzeugende, aber falsche Informationen produzieren, was den Begriff der Transparenz weiter verkompliziert. Es ist schwierig, Transparenz darüber zu schaffen, warum ein Modell möglicherweise falsche Informationen generiert.

Die KI-Transparenz kann auch durch LLMs erschwert werden, die nur begrenzten Einblick in ihre Trainingsdaten haben, was, wie bereits erwähnt, zu Verzerrungen führen oder die algorithmische Entscheidungsfindung beeinflussen kann.

Im Gegensatz zu herkömmlicher KI, die auf klar definierten Datensätzen basiert, erschweren generative Modelle, die auf riesigen Mengen von Internetdaten trainiert werden, die Rückverfolgung der Ursprünge bestimmter Ergebnisse. Im Frontend führt die Rolle von Eingabeaufforderungen bei der Gestaltung von Ergebnissen zu einer neuen Ebene der Komplexität beim Verständnis, wie diese Systeme zu ihren Antworten gelangen.

Ein verwirrender Faktor für Unternehmen ist, dass mit dem steigenden kommerziellen Wert von GenAI viele Anbieter die Geheimhaltung ihrer Architekturen und Trainingsdaten erhöht haben, was möglicherweise im Widerspruch zu ihren erklärten Transparenzzielen steht. Außerdem schafft der dialogorientierte Charakter vieler generativer KI-Anwendungen eine persönlichere Erfahrung für den Benutzer, was möglicherweise zu einem übermäßigen Vertrauen oder einem Missverständnis der Fähigkeiten der KI führt.

Transparenz vs. Erklärbarkeit vs. Interpretierbarkeit vs. Datenverwaltung

KI-Transparenz wird durch viele unterstützende Prozesse aufgebaut. Ziel ist es, sicherzustellen, dass alle Beteiligten die Funktionsweise eines KI-Systems klar verstehen können, einschließlich der Art und Weise, wie es Entscheidungen trifft und Daten verarbeitet.

Diese Klarheit schafft Vertrauen in die KI, insbesondere bei Anwendungen mit hohem Risiko. Im Folgenden werden einige wichtige Aspekte einer transparenten KI aufgeführt:

  • Erklärbarkeit bezieht sich auf die Fähigkeit, zu beschreiben, wie der Algorithmus des Modells zu seinen Entscheidungen gelangt ist, und zwar auf eine Weise, die auch für Laien verständlich ist.
  • Interpretierbarkeit konzentriert sich auf die inneren Abläufe des Modells, mit dem Ziel zu verstehen, wie seine spezifischen Eingaben zu den Ausgaben des Modells geführt haben.
  • Data Governance gibt Aufschluss über die Qualität und Eignung der Daten, die für das Training und die Inferenz bei der algorithmischen Entscheidungsfindung verwendet werden.

Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit sind zwar entscheidend für die Erreichung von KI-Transparenz, reichen aber nicht aus. KI-Transparenz bedeutet auch, offen über die Datenverarbeitung, die Grenzen des Modells, potenzielle Verzerrungenund den Kontext seiner Nutzung zu sprechen.

Datentransparenz ist der Schlüssel zur KI-Transparenz

Datentransparenz ist die Grundlage für KI-Transparenz, da sie sich direkt auf die Vertrauenswürdigkeit, Fairness und Rechenschaftspflicht von KI-Systemen auswirkt. Die Gewährleistung von Transparenz in Datenquellen bedeutet, dass klar dokumentiert wird, woher die Daten stammen, wie sie gesammelt wurden und welche Vorverarbeitungsschritte sie durchlaufen haben. Dies ist ein entscheidendes Element bei der Identifizierung und Minderung potenzieller Verzerrungen.

Mit der Weiterentwicklung der KI-Technologien wird es wahrscheinlich bedeutende Entwicklungen bei Tools geben, die die Rückverfolgung der Datenherkunft sowie die algorithmische Transparenz verbessern.

Diese Tools werden es Organisationen ermöglichen, Datenflüsse von der Quelle bis zum Ergebnis zu verfolgen und sicherzustellen, dass jeder Schritt des KI-Entscheidungsprozesses überprüfbar und erklärbar ist. Dies wird immer wichtiger, um gesetzliche Anforderungen zu erfüllen und das Vertrauen der Öffentlichkeit in KI-Systeme aufrechtzuerhalten, insbesondere wenn diese in sensibleren und wirkungsvolleren Anwendungen eingesetzt werden.

Techniken zur Erreichung von KI-Transparenz

Verschiedene Arten von Tools und Techniken können verschiedene Aspekte der KI-Transparenz unterstützen. Hier sind einige der Tools, die zur Förderung der KI-Transparenz beigetragen haben:

  • Erklärbarkeits-Tools wie Local Interpretable Model-Agnostic Explanations und SHapley Additive Explanations helfen bei der Erklärung von Modellvorhersagen.
  • Fairness-Toolkits wie IBM AI Fairness 360 und Googles Fairness Indicators bewerten und mindern Vorurteile in KI-Systemen.
  • Audit-Frameworks wie der AI Auditing Framework des Institute of Internal Auditors ermöglichen automatisierte Compliance-Prüfungen und stellen sicher, dass KI-Systeme Transparenz- und Ethikstandards erfüllen.
  • Datenherkunfts-Tools verfolgen die Herkunft, den Verlauf und die Transformationen von Daten, was für die Gewährleistung der Zuverlässigkeit und Integrität von KI-Ausgaben von entscheidender Bedeutung ist.
  • Die algorithmische Erklärbarkeit macht den Entscheidungsprozess von KI-Modellen für nicht-technische Interessengruppen interpretierbar und verständlich.
  • Die Dokumentation von KI-Systemen in Verbindung mit der Einhaltung ethischer Richtlinien stellt sicher, dass KI-gesteuerte Entscheidungen transparent und nachvollziehbar sind.

In Zukunft werden diese Tools und Techniken immer ausgefeilter und in KI-Entwicklungs-Pipelines integriert werden, mit zunehmender Automatisierung und benutzerfreundlichen Schnittstellen, die die Bemühungen um KI-Transparenz in allen Branchen demokratisieren.

Regulierungsanforderungen für KI-Transparenz

Die Zukunft der KI-Transparenz liegt in der Schaffung umfassender Standards und Vorschriften, die Transparenzpraktiken durchsetzen und sicherstellen, dass KI-Systeme erklärbar, rechenschaftspflichtig und ethisch einwandfrei sind. Thota sagte, dass IT-Entscheidungsträger mehrere wichtige Regulierungsrahmen berücksichtigen müssen, die klare Richtlinien für KI-Transparenz, Fairness und Rechenschaftspflicht vorschreiben, darunter die folgenden:

  • EU-KI-Gesetz.
  • DSGVO.
  • Präsident Bidens Durchführungsverordnung zur KI.

Die Integration von KI-Transparenz in die Unternehmensführung und die Einhaltung von Vorschriften wird für die Gestaltung eines vertrauenswürdigen KI-Ökosystems von entscheidender Bedeutung sein und sicherstellen, dass KI-Systeme mit ethischen Normen und rechtlichen Anforderungen übereinstimmen.

Kompromisse und Schwächen der KI-Transparenz

IT-Entscheidungsträger müssen abwägen, wie sie den Kompromiss zwischen Genauigkeit und Transparenz in KI-Systemen ausgleichen können. Einige der modernsten Modelle für maschinelles Lernen und KI können die Genauigkeit verbessern, aber ihre überlegene Leistung kann auf Kosten einer geringeren Transparenz gehen.

Diese Black-Box-Modelle weisen im Allgemeinen eine bessere Genauigkeit auf, aber in den Fällen, in denen sie falsch liegen, kann es schwierig sein, zu erkennen, wo und wie die Fehler gemacht wurden.

Es ist wichtig zu beachten, dass KI-Transparenz auch Probleme verursachen kann, darunter die folgenden:

  • Hacking. KI-Modelle, die zeigen, wie und warum eine Entscheidung getroffen wurde, könnten bösartige Akteurestärken. Angreifer könnten diese Informationen beispielsweise nutzen, um Schwachstellen auszunutzen und sich in Systeme zu hacken.
  • Schwierigkeiten. Transparente Algorithmen können schwieriger zu entwerfen sein, insbesondere bei komplexen Modellen mit Millionen von Parametern. In Fällen, in denen Transparenz in der KI ein Muss ist, kann es notwendig sein, weniger ausgefeilte Algorithmen zu verwenden.
  • Governance. Eine erhöhte KI-Transparenz kann manchmal das Risiko erhöhen, dass die persönlichen Daten von Benutzern und Interessengruppen kompromittiert werden.
  • Zuverlässigkeit. Bemühungen zur Erhöhung der KI-Transparenz können manchmal jedes Mal, wenn sie durchgeführt werden, zu unterschiedlichen Ergebnissen führen. Dies kann das Vertrauen verringern und Transparenzbemühungen behindern.

Transparenz ist kein einmaliges Projekt. Da KI-Modelle kontinuierlich lernen und sich an neue Daten anpassen, müssen sie überwacht und bewertet werden, um die Transparenz zu wahren und sicherzustellen, dass KI-Systeme vertrauenswürdig bleiben und mit den beabsichtigten Ergebnissen übereinstimmen.

Abbildung 1: KI-Transparenz kann Vorteile bringen, jedoch sind auch mögliche Nachteile zu beachten.
Abbildung 1: KI-Transparenz kann Vorteile bringen, jedoch sind auch mögliche Nachteile zu beachten.

Wie man ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und KI-Transparenz erreicht

Wie jedes andere Computerprogramm muss auch KI optimiert werden. Dazu betrachten KI-Entwickler die spezifischen Anforderungen eines Problems und passen dann das allgemeine Modell so an, dass es diesen Anforderungen am besten entspricht. Bei der Implementierung von KI muss eine Organisation die folgenden vier Faktoren berücksichtigen:

  1. Rechtlicher Druck. Regulatorische Anforderungen an die Erklärbarkeit können verschiedene Transparenzanforderungen festlegen, die den Bedarf an einfacheren und besser erklärbaren Algorithmen erhöhen.
  2. Schwere der Auswirkungen auf Menschen. KI, die für lebenskritische Entscheidungen eingesetzt wird, erhöht in der Regel den Bedarf an größerer KI-Transparenz. Bei weniger kritischen Entscheidungen, wie Algorithmen zur Betrugserkennung, liefern undurchsichtige Algorithmen manchmal genauere Ergebnisse, und in solchen Fällen kann eine Fehlentscheidung durch einen undurchsichtigen Algorithmus zwar zu Unannehmlichkeiten für die Benutzer führen, hat aber wahrscheinlich keine signifikanten negativen Auswirkungen auf sie.
  3. Exposition. Es ist auch wichtig, die Reichweite der KI-Transparenz zu berücksichtigen. So könnte beispielsweise eine erhöhte Transparenz in der Cybersicherheit die Prozesse für die Benutzer verbessern, aber auch Hacker dazu ermutigen, Angriffe anzupassen, um die Erkennung zu umgehen.
  4. Datensatz. KIs, die auf vorhandenen Daten trainiert werden, können manchmal bestehenden systemischen Rassismus, Sexismus und andere Arten von Vorurteilen verstärken. Es ist wichtig, diese Probleme zu bewerten und die Eingaben auszugleichen, um Vorurteile so zu reduzieren, dass die Genauigkeit eines Modells für alle Benutzer und Interessengruppen verbessert werden kann.

Bewährte Verfahren zur Umsetzung von KI-Transparenz

Die Umsetzung von KI-Transparenz, einschließlich der Suche nach einem Gleichgewicht zwischen konkurrierenden Organisationszielen, erfordert eine kontinuierliche Zusammenarbeit und Weiterbildung zwischen Führungskräften und Mitarbeitern. Sie erfordert ein klares Verständnis der Anforderungen an ein System aus geschäftlicher, nutzerspezifischer und technischer Sicht.

Die Tendenz in der KI-Entwicklung geht dahin, sich auf Funktionen, Nutzen und Neuartigkeit zu konzentrieren, anstatt auf Sicherheit, Zuverlässigkeit, Robustheit und potenzielle Schäden. Generell sollten Unternehmen und Organisationen der Transparenz von Beginn des KI-Projekts an Priorität einzuräumen. Es ist hilfreich, Datenblätter für Datensätze und Modellkarten für Modelle zu erstellen, strenge Prüfmechanismen zu implementieren und die potenziellen Schäden von Modellen kontinuierlich zu untersuchen.

Wichtige Anwendungsfälle für KI-Transparenz

KI-Transparenz hat viele Facetten, daher müssen Teams jedes der potenziellen Probleme, die der Transparenz im Wege stehen, identifizieren und untersuchen. IT-Entscheidungsträgern sollten das breite Spektrum der Transparenzaspekte zu berücksichtigen, darunter Datenherkunft, algorithmische Erklärbarkeit und effektive Kommunikation mit den Interessengruppen.

Hier sind einige der verschiedenen Aspekte der Transparenz, die zu berücksichtigen sind:

  • Prozesstransparenz prüft Entscheidungen über die Entwicklung und Umsetzung hinweg.
  • Systemtransparenz bietet Einblick in die KI-Nutzung, zum Beispiel durch die Information der Benutzer, wenn sie mit einem KI-Chatbot interagieren.
  • Datentransparenz bietet Einblick in die Daten, die zum Training von KI-Systemen verwendet werden.
  • Transparenz bei der Einwilligung informiert die Benutzer darüber, wie ihre Daten in verschiedenen KI-Systemen verwendet werden könnten.
  • Modelltransparenz zeigt, wie KI-Systeme funktionieren, möglicherweise durch Erläuterung von Entscheidungsprozessen oder durch Offenlegung der Algorithmen als Open Source.

Die Zukunft der KI-Transparenz

KI-Transparenz ist ein fortlaufender Prozess, da die Branche immer wieder neue Probleme entdeckt und bessere Verfahren zu deren Minderung entwickelt.

Es ist absehbar, dass Versicherungsprämien in Bereichen, in denen das KI-Risiko erheblich ist, auch die Einführung von KI-Transparenzbemühungen beeinflussen könnten. Diese werden auf dem Gesamtrisiko einer Organisation und dem Nachweis basieren, dass bei der Bereitstellung von Modellen bewährte Verfahren angewendet wurden.

Zudem könnte es sein, dass regulatorische Rahmenbedingungen wahrscheinlich eine entscheidende Rolle bei der Einführung von KI-Transparenz spielen werden. Hier ist das EU-KI-Gesetz für die Transparenz ein entscheidender Aspekt. Dies ist ein Zeichen für den Wandel hin zu mehr Transparenz in KI-Systemen, um Vertrauen aufzubauen, die Rechenschaftspflicht zu erleichtern und einen verantwortungsvollen Einsatz zu gewährleisten. Für Fachleute und die gesamte Branche im Allgemeinen ist der Weg zu vollständiger KI-Transparenz eine Herausforderung, die mit einigen Hindernissen und Komplikationen verbunden ist.

Durch die gemeinsamen Anstrengungen von Praktikern, Forschern, politischen Entscheidungsträgern und der Gesellschaft insgesamt ist es möglich, dass diese Herausforderungen gemeistert und KI-Systeme entwickelt werden, die nicht nur leistungsstark, sondern auch verantwortungsbewusst, rechenschaftspflichtig und vor allem vertrauenswürdig sind.

Es ist davon auszugehen, dass sich der Markt für KI-Transparenz-Tools in Bezug auf Transparenz-, Bewertungs- und Governance-Methoden weiterentwickeln wird. Da neuere generative KI-Modelle so konzipiert sind, dass sie jedes Mal anders sind, wird beispielsweise der Schwerpunkt eher auf der Bewertung der Qualität, Sicherheit und Voreingenommenheit der Ergebnisse liegen, als auf dem Versuch, vollständige Transparenz über die internen Abläufe zu erreichen. Die Undurchsichtigkeit dieser Modelle wird das Interesse an wahrscheinlicher Transparenz in Bezug auf das Verhalten des Modells steigern.

Tatsächlich könnte ein Anstieg dynamischer Transparenzrahmen zu vermerken sein, die sich an neue Technologien und sich entwickelnde regulatorische Landschaften anpassen können. Diese werden berücksichtigen, wie Kontextfaktoren wie die Trainingsdaten, die Modellarchitektur und die menschliche Aufsicht die KI-Ergebnisse beeinflussen. Diese Verschiebung wird die Bedeutung von Fairness, Rechenschaftspflicht und Erklärbarkeit hervorheben und den Begriff der Transparenz als reine technische Anforderung hinter sich lassen, um auch ethische und gesellschaftliche Dimensionen einzubeziehen.

Da KI-Systeme immer komplexer werden, wird sich die Transparenz weiterentwickeln und fortschrittliche Tools für die Interpretierbarkeit von Modellen, Echtzeit-Audits und kontinuierliche Überwachung umfassen. Diese Entwicklungen werden durch technologische Fortschritte und zunehmenden regulatorischen Druck vorangetrieben und die Transparenz als zentrale Säule für den verantwortungsvollen Einsatz von KI festigen.

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