Black Box KI

Was bedeutet Black Box KI?

Black Box-KI ist jede Art von künstlicher Intelligenz (KI), die so komplex ist, dass ihr Entscheidungsprozess nicht in einer Weise erklärt werden kann, die für Menschen leicht verständlich ist. Black Box-KI ist das Gegenteil von erklärbarer KI (XAI).

Zu den Ursachen für Black Box-KI gehören:

  • Proprietäre IT – das Innenleben eines KI-Modells wird zum Schutz des geistigen Eigentums geheim gehalten.
  • Deep Learning – tiefe neuronale Netze (DNNs) und Deep-Learning-Algorithmen erzeugen Tausende (und manchmal Millionen) von nichtlinearen Beziehungen zwischen Eingaben und Ausgaben. Die Komplexität der Beziehungen macht es für einen Menschen schwierig zu erklären, welche Merkmale oder Interaktionen zu einem bestimmten Ergebnis geführt haben.

Techopedia beleuchtet: Black Box-KI vs. erklärbare KI

Black Box-KI stößt aus verschiedenen Gründen auf Bedenken. Die Entscheidungsfindung einer KI, die nicht klar und nachvollziehbar ist, kann zu problematischen und diskriminierenden Ergebnissen führen.

Wie im Magazin forschung leben der Universität Stuttgart (März 2021) beschrieben, führte zum Beispiel der von Amazon entwickelte Bewertungsalgorithmus, der vornehmlich mit Daten von männlichen Mitarbeitern trainiert wurde, zu einer systematischen Benachteiligung von weiblichen Bewerbern. Weitere Informationen zu diesem Beispiel findet man hier.

Bei erklärbarer KI hingegen sind die Entscheidungsprozesse nicht nur nachvollziehbar, sondern auch transparent. Diese Art der KI wird zunehmend in verschiedenen Bereichen eingesetzt, beispielsweise bei AI Crypto Coin Projekten. In diesem Kontext erfüllt sie wichtige Aufgaben wie die Voraussage von Kursentwicklungen. Durch die Verwendung von XAI in solchen Projekten können Anleger und Entwickler die Logik hinter den Prognosen besser verstehen.

In der folgenden Übersicht finden sich die wichtigsten Unterschiede zwischen Black Box-KI und erklärbarer KI:

Merkmal Black Box-KI Erklärbare KI (XAI)
Transparenz Niedrig, die Entscheidungswege sind undurchsichtig und schwer nachzuvollziehen. Hoch, Entscheidungsprozesse sind nachvollziehbar und transparent.
Komplexität Sehr hoch, nutzt oft komplexe Algorithmen wie tiefe neuronale Netze. Variabel, kann komplexe oder vereinfachte Modelle verwenden, die aber erklärbar sind.
Verständlichkeit Schwierig für Laien und oft auch Experten zu verstehen. Entwickelt, um auch von Nicht-Experten verstanden zu werden.
Vertrauenswürdigkeit Oft geringer, da die Gründe für Entscheidungen unklar sind. Höher, da die Logik hinter den Entscheidungen sichtbar ist.
Einsatzgebiete Weit verbreitet in Bereichen wie Bilderkennung, algorithmischem Handel, autonomem Fahren. Wird bevorzugt in kritischen Bereichen eingesetzt, wie im Gesundheitswesen und in der Rechtsprechung, wo Erklärbarkeit entscheidend ist.
Fehlerbehebung und Anpassung Schwierig, da die Ursachen für Fehler oft undurchsichtig sind. Einfacher, da die Funktionsweise des Modells klar ist und Anpassungen gezielt vorgenommen werden können.

Mit welchen Tools kann Black Box-KI verhindert werden?

Zu den beliebtesten Tools, die entwickelt werden, um eine erklärbare und verantwortungsvolle KI zu gewährleisten, gehören:

  • LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations): LIME erklärt KI-Entscheidungen, indem es zeigt, welche Teile der Eingabedaten (wie Bilder oder Texte) wie stark die Vorhersagen beeinflussen.
  • SHAP (SHapley Additive ExPlanungen): SHAP bewertet, wie wichtig jedes einzelne Merkmal (z.B. ein Wort oder ein Pixel) für die Vorhersagen eines KI-Modells ist.
  • ELI5 (Explain like I am 5): ELI5 macht KI-Entscheidungen einfach verständlich, fast so, als würde man sie einem Kind erklären.
  • DALEX (Descriptive mAchine Learning EXplanations): DALEX zeigt, wie Veränderungen in den Eingabedaten die Vorhersagen des KI-Modells beeinflussen und hilft, seine Zuverlässigkeit zu beurteilen.

Wo wird Black Box-KI eingesetzt?

Black Box-KI findet Einsatz in den folgenden Branchen:

  • Gesundheitswesen: KI-Systeme, die zur Diagnose von Krankheiten eingesetzt werden, arbeiten oft nach dem Black Box-Prinzip, insbesondere bei der Bilderkennung in der Onkologie. Hier wäre eine erklärbare KI von Vorteil, um Ärzten ein besseres Verständnis und Vertrauen in die Diagnose zu geben.
  • Finanzsektor: Algorithmischer Handel nutzt komplexe KI-Modelle. Eine transparentere KI könnte hier mehr Einblick in Handelsentscheidungen bieten und das Vertrauen in diese Technologien stärken.
  • Automobilindustrie und autonomes Fahren: Selbstfahrende Autos treffen komplexe Entscheidungen in Echtzeit, deren Nachvollziehbarkeit oft eine Herausforderung darstellt. Erklärbare KI könnte hier Sicherheit und Akzeptanz deutlich verbessern.
  • Kundendienst und Chatbots: Im Kundenservice werden KI-gesteuerte Chatbots eingesetzt, deren Entscheidungswege oft undurchsichtig sind. Eine größere Transparenz könnte hier die Qualität und Zuverlässigkeit der Kundeninteraktionen verbessern.

Black Box-KI ist also trotz ihrer komplexen und oft undurchsichtigen Natur in vielen technologischen Bereichen von großer Bedeutung. Ein zunehmendes Bewusstsein für ihre Herausforderungen und Grenzen treibt zudem die Entwicklung transparenter KI-Systeme voran.

Verwandte Begriffe

Margaret Rouse

Margaret Rouse ist eine preisgekrönte technische Autorin und Dozentin. Sie ist für ihre Fähigkeit bekannt, komplexe technische Themen simpel und nachvollziehbar zu erklären. In den letzten zwanzig Jahren sind ihre Erklärungen auf TechTarget-Websites erschienen und sie wurde in Artikeln der New York Times, des Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine und Discovery Magazine als Quelle und Expertin zitiert. Wenn Sie einen Vorschlag für eine neue Definition haben oder eine technische Erklärung verbessern möchten, schicken Sie einfach Margaret eine E-Mail oder kontaktieren Sie sie auf LinkedIn oder Twitter.