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Der Erfolg des Machine Learning hat zu einem starken Anstieg der Anwendungen der künstlichen Intelligenz geführt. Die Fortschritte beim maschinellen Lernen und die zunehmende Verwendbarkeit von Daten haben zur Entwicklung intelligenter Systeme geführt, die einen Film empfehlen, eine Diagnose eines bösartigen Tumors liefern, Investitionsentscheidungen treffen oder ein autonomes Fahrzeug steuern. Die Wirksamkeit dieser Systeme wird jedoch dadurch eingeschränkt, dass sie dem Nutzer ihre Entscheidungen und Vorgehensweisen nicht erklären können. Viele dieser Anwendungen, die maschinelles Lernen anwenden, arbeiten "in einer Blackbox" und bieten, wenn überhaupt, nur wenige Erklärungen dazu, wie sie ihre Ergebnisse erzielen. Ausgefeilte Algorithmen des maschinellen Lernens können ein mathematisches Kunstwerk sein, aber wenn wir diese "Blackbox-Algorithmen" nicht sehen können, dann werden diese Meisterwerke die Nutzer nicht beeindrucken und ihr Vertrauen nicht gewinnen.
Die Experten müssen sich mit einem Kompromiss zwischen Interpretierbarkeit und Genauigkeit auseinandersetzen, d. h. zwischen komplexen Modellen, die mit unterschiedlichen Daten umgehen, und weniger komplexen Modellen, die leichter zu interpretieren, aber weniger genau sind. Explainable AI (XAI) ist ein Modell, das die Mechanismen hinter den Algorithmen des Machine Learning erklären könnte. XAI zielt bei der Entwicklung von KI-Modellen auf Transparenz, Interpretierbarkeit und Nachvollziehbarkeit ab. Im Gegensatz zu Black-Box-Modellen, können XAI-Modelle erklärt und verstanden werden. Vor allem bei regulatorischen Eingriffen oder ML-unterstützten menschlichen Entscheidungen schafft Nachvollziehbarkeit Vertrauen. Salopp gesagt, der Prozessingenieur an der Fertigungslinie möchte immer genau wissen unter welchen Voraussetzungen welche KI-Entscheidungen getroffen werden.
Oftmals kommt es zu einem Trade-off zwischen Explainability und Modell Performance. D.h. ein Black-Box Modell (z.B. Deep Neural Network) könnte besser als ein „einfacheres“ XAI-Modell performen. Je nach Situation muss dann zusammen mit Ihren Fachleuten entschieden werden, worauf der Fokus gesetzt werden soll.
