Vertrauen in Künstliche Intelligenz Systeme aufbauen

Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Computersysteme, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Sprache verstehen, Muster erkennen und Entscheidungen treffen. Ein Teil der KI, der als maschinelles Lernen (ML) bekannt ist, konzentriert sich auf Systeme, die aus Daten lernen und sich im Laufe der Zeit verbessern, ohne dass sie für jede Aufgabe explizit programmiert werden. KI kann verschiedene Methoden umfassen, aber in diesem Diskurs geht es hauptsächlich um maschinelles Lernen.

Maschinelles Lernen Algorithmen unterscheiden sich von traditionellen Algorithmen. Traditionelle Algorithmen lösen Probleme direkt, wie das Sortieren einer Liste. Im Gegensatz dazu erstellen maschinelles Lernen Algorithmen Modelle basierend auf Daten, die dann genutzt werden können, um Probleme anzugehen. Diese Modelle ermöglichen es uns, Daten zu kategorisieren oder numerische Werte vorherzusagen. Zum Beispiel, bei einer Klassifizierungsaufgabe sagt der Algorithmus die Kategorie voraus, zu der ein Eingabewert gehört, während er bei einer Regressionsaufgabe einen kontinuierlichen Wert vorhersagt.

#Die Notwendigkeit von Vertrauenswürdiger KI

Der Begriff "vertrauenswürdig" bezieht sich auf Systeme, die zuverlässig, ehrlich und verantwortungsvoll sind. Da KI und ML in verschiedenen Sektoren immer gängiger werden, ist es wichtig, sicherzustellen, dass diese Technologien vertrauenswürdig sind, um Entscheidungen sicher zu treffen. Vertrauenswürdige KI (TAI) befasst sich mit dem Management der Risiken, die von KI-Technologien ausgehen.

Drei Hauptthemen definieren TAI:

1. Technische Merkmale: Dazu gehören die Zuverlässigkeit und Sicherheit der Systeme.
2. Sozio-technische Merkmale: Dazu zählen Interpretierbarkeit und Vorurteile, wobei der Fokus darauf liegt, wie Menschen mit Technologie interagieren.
3. Soziale Merkmale: Diese konzentrieren sich auf Transparenz und Fairness.

Diese Themen anzugehen, ist wichtig, um sicherzustellen, dass KI-Systeme nicht nur technisch einwandfrei, sondern auch sozial verantwortlich sind.

#Die Bedeutung der Unsicherheitsquantifizierung

Im Kontext von KI und Messung spielt die Unsicherheitsquantifizierung (UQ) eine wichtige Rolle. UQ beinhaltet die Bewertung der Unsicherheit in Messungen und Vorhersagen, die von KI-Systemen erzeugt werden. In der Metrologie, der Wissenschaft des Messens, ist es wichtig, nicht nur das Messergebnis, sondern auch dessen Unsicherheit anzugeben. Ein Messergebnis zu berichten, ohne die Unsicherheit anzugeben, ist irreführend und unvollständig.

Unsicherheit kann aus verschiedenen Quellen stammen. Bei KI-Modellen gibt es zwei Arten, die zu berücksichtigen sind:

1. Aleatorische Unsicherheit: Das ist die Unsicherheit, die im Datensatz selbst liegt und oft zufällig ist.
2. Epistemische Unsicherheit: Diese bezieht sich auf die Unsicherheit im Modell, oft aufgrund von mangelndem Wissen oder unzureichenden Daten.

Das Verstehen dieser Unsicherheiten ist entscheidend, um Vertrauen in KI-Systeme aufzubauen, da es den Nutzern hilft, informierte Entscheidungen basierend auf den bereitgestellten Ergebnissen zu treffen.

#Die Rolle der Metrologie in der KI

Metrologie bietet einen Rahmen, um Messungen in KI-Systemen anzuwenden und sicherzustellen, dass sie auf Zuverlässigkeit und Genauigkeit getestet werden können. Traditionelle Messsysteme verwenden physikalische Modelle, die auf etablierten wissenschaftlichen Prinzipien basieren. Viele moderne KI-Systeme, insbesondere solche, die maschinelles Lernen verwenden, verlassen sich jedoch auf datengestützte Ansätze, bei denen eine explizite physikalische Interpretation weniger offensichtlich ist.

Zum Beispiel könnte ein neuronales Netzwerk (eine Art Modell des maschinellen Lernens) seine internen Abläufe nicht leicht mit physikalischen Konzepten verknüpfen. Das kann es schwierig machen zu verstehen, wie es Vorhersagen generiert. Daher ist es entscheidend, eine klare Beziehung zwischen den Eingaben und Ausgaben dieser Systeme herzustellen.

#Die Notwendigkeit von Erklärbarer KI

Erklärbarkeit in der KI bezieht sich auf die Fähigkeit, zu beschreiben, wie ein KI-System zu einer bestimmten Entscheidung oder Vorhersage gekommen ist. Dieser Aspekt ist entscheidend für Vertrauenswürdigkeit, insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheitswesen oder Verkehr, wo fehlerhafte Entscheidungen schwerwiegende Folgen haben könnten.

In einem Black-Box-Modell sind die inneren Abläufe für die Nutzer nicht transparent. Daher müssen Methoden entwickelt werden, um Erklärungen zu liefern, ohne die Leistung des Modells zu beeinträchtigen. Es gibt verschiedene Techniken, um Einblicke in KI-Modelle zu geben, darunter:

• Salienzkarten: Diese heben hervor, welche Teile der Eingabedaten am meisten zur Vorhersage beigetragen haben.
• Proxy-Modelle: Vereinfachte Modelle, die das Verhalten komplexerer Modelle annähern, um das Verständnis zu verbessern.

Die Förderung der Erklärbarkeit hilft nicht nur dem Vertrauen, sondern sorgt auch für Verantwortung und Fairness innerhalb der KI-Systeme.

#Forschungsbereiche in Vertrauenswürdiger KI

Forschungsinstitutionen untersuchen mehrere Bereiche, in denen vertrauenswürdige KI effektiver entwickelt und angewendet werden kann, insbesondere in der Metrologie. Hier sind einige Schwerpunkte:

1. Erklärbare KI: Wie bereits erwähnt, zielen die Bemühungen darauf ab, die Funktionsweise von KI-Modellen verständlicher zu machen. Dazu gehört die Entwicklung von Methoden, die klarstellen, wie Modelle Eingaben verarbeiten, um Ausgaben zu erzeugen.

2. Unsicherheitsbewertung: Forscher verfeinern Methoden zur Quantifizierung und Verwaltung von Unsicherheit in KI-Modellen. Dabei geht es darum, klare Richtlinien für die Messung und Berichterstattung von Unsicherheiten in KI-Vorhersagen aufzustellen, um eine transparente Kommunikation der Ergebnisse sicherzustellen.

3. Datenpraktiken: Die Qualität der Daten, die zur Schulung von KI-Modellen verwendet wird, ist entscheidend. Die Etablierung von Best Practices für Datensammlung und -vorbereitung kann die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Systemen erheblich beeinflussen. Dazu gehört, sicherzustellen, dass Datensätze die Betriebsumgebung, in der die KI funktionieren wird, repräsentieren, die Klassenvertretung ausbalancieren und eine hohe Kennzeichnungsgüte aufrechterhalten.

#Vertrauenswürdigkeit in der Praxis

Verschiedene Sektoren können von der Implementierung vertrauenswürdiger KI-Prinzipien profitieren. Mehrere Beispiele zeigen, wie diese Konzepte effektiv angewendet werden können:

1. Gesundheitswesen: KI wird zunehmend in Diagnosen und Behandlungsempfehlungen eingesetzt. Durch die Sicherstellung von Vertrauenswürdigkeit durch Unsicherheitsquantifizierung und erklärbare KI können Patienten und Praktiker mehr Vertrauen in KI-unterstützte Entscheidungen haben.

2. Verkehr: In selbstfahrenden Autos müssen KI-Systeme transparent und zuverlässig sein, um das Vertrauen der Öffentlichkeit zu gewinnen. Durch den Fokus auf erklärbare KI und Unsicherheitsbewertung kann der Verkehrssektor die Sicherheit und Akzeptanz der Nutzer verbessern.

3. Fertigung: KI optimiert Prozesse und verbessert die Qualitätskontrolle. Vertrauenswürdige KI kann dazu beitragen, dass automatisierte Systeme zuverlässig arbeiten, was entscheidend für die Einhaltung von Branchenstandards und regulatorischen Anforderungen ist.

#Zertifizierung von KI-Systemen

Zertifizierung bezieht sich auf die Bewertung von KI-Systemen anhand festgelegter Standards und Kriterien, um sicherzustellen, dass sie bestimmte vertrauenswürdige Merkmale erfüllen. Drei Hauptdimensionen leiten die Zertifizierungsbemühungen:

1. Einhaltung von Standards: KI-Systeme sollten anerkannten Management- und Qualitätsstandards entsprechen, um Konsistenz zu fördern.

2. Bewertung der Vertrauenswürdigkeit: Systeme müssen anhand ihrer Fähigkeit bewertet werden, zuverlässig, transparent und fair zu sein.

3. Berücksichtigung menschlicher Faktoren: Die Interaktion zwischen Nutzern und KI-Systemen sollte gründlich bewertet werden, um die sozio-technischen Aspekte der Vertrauenswürdigkeit zu berücksichtigen.

Die Zertifizierung von KI-Systemen stärkt den Rahmen, in dem sie arbeiten, und stellt sicher, dass sie mit ethischen Richtlinien und praktischen Anwendungen übereinstimmen.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es entscheidend ist, die Vertrauenswürdigkeit von KI sicherzustellen, während sie sich weiterentwickelt und in verschiedenen Bereichen integriert wird. Indem wir uns auf Unsicherheitsquantifizierung, Erklärbarkeit und die Einhaltung bester Praktiken bei Daten und Systemzertifizierung konzentrieren, können wir KI-Technologien entwickeln, denen die Menschen vertrauen können. Dieser Ansatz fördert nicht nur das Vertrauen in KI-Anwendungen, sondern unterstützt auch eine verantwortungsvolle und ethische Nutzung in verschiedenen Sektoren, was schliesslich der Gesellschaft als Ganzes zugutekommt.