Erstellung plausibler kontrafaktischer Erklärungen für KI-Entscheidungen

Mit dem Aufstieg von künstlicher Intelligenz (KI) ist es wichtig zu verstehen, wie diese Systeme Entscheidungen treffen, besonders in sensiblen Bereichen wie Finanzen und Gesundheit. Eine Möglichkeit, Klarheit zu schaffen, sind kontrafaktische Erklärungen. Diese Erklärungen helfen den Nutzern zu verstehen, wie Änderungen bestimmter Faktoren zu anderen Ergebnissen führen könnten. Zum Beispiel, wenn jemand einen Kredit abgelehnt bekommt, möchte er vielleicht wissen, welche Änderungen seine Bewerbung erfolgreich machen könnten.

Kontrafaktische Erklärungen beantworten spezifische Fragen wie: „Was sollte ich an meiner Situation ändern, um ein anderes Ergebnis zu bekommen?“ Viele der aktuellen Methoden zur Generierung dieser Erklärungen führen jedoch oft zu unwahrscheinlichen Szenarien, die nicht realistisch oder hilfreich für die Nutzer scheinen. Hier kommt unsere Methode ins Spiel, die sich darauf konzentriert, Erklärungen zu schaffen, die wahrscheinlicher in der Wirklichkeit sind.

Um diese Erklärungen zu generieren, haben wir ein System entwickelt, das gemischte ganzzahlige Optimierung mit Sum-Produkt-Netzwerken (SPNs) kombiniert. Dieses System ermöglicht es uns, die Wahrscheinlichkeit eines Kontrafakts zu schätzen und sicherzustellen, dass er plausibel ist, während auch andere wichtige Aspekte wie Gültigkeit und Ähnlichkeit zur ursprünglichen Situation berücksichtigt werden.

#Wichtigkeit von kontrafaktischen Erklärungen

Kontrafaktische Erklärungen spielen eine entscheidende Rolle dabei, den Nutzern zu helfen, KI-Systeme zu vertrauen. Sie bieten personalisierte Einblicke, die zu einem besseren Verständnis und einer besseren Akzeptanz von KI-Entscheidungen führen können. Zusätzlich können sie bei der Fehlerbehebung von Modellen helfen, um sicherzustellen, dass KI-Systeme sich nicht auf falsche Annahmen oder irreführende Korrelationen stützen. Wenn ein KI-Modell beispielsweise einen Kredit aufgrund eines irrelevanten Faktors ablehnt, kann das Verständnis durch Kontrafakte helfen, das Modell zu verbessern.

In Situationen, in denen Nutzer Erklärungen zu KI-Entscheidungen erhalten, ist es wichtig, dass diese Erklärungen lokal sind, also auf den Einzelfall zugeschnitten. Generische Erklärungen bieten möglicherweise nicht die spezifische Anleitung, die die Nutzer benötigen. Daher kann eine personalisierte Kontrafaktik vorteilhafter sein, um die Entscheidungen von KI zu verstehen.

#Die Herausforderung der Plausibilität

Die grösste Herausforderung bei der Generierung kontrafaktischer Erklärungen besteht darin, sicherzustellen, dass sie plausibel sind. Ein plausibler Kontrafakt ist einer, der realistisch eintreten könnte. Wenn zum Beispiel ein Kreditantrag aufgrund eines niedrigen Einkommens abgelehnt wird, ist ein Kontrafakt wie: „Wenn dein Einkommen 10.000 Dollar höher wäre“, plausibler als zu empfehlen, dass die Person in eine andere Stadt ziehen sollte, wo die Jobs besser bezahlt werden.

Faktoren, die die Plausibilität eines Kontrafakts beeinflussen, sind, ob es erreichbar scheint oder ob es mit der Realität übereinstimmt. Wenn ein Kontrafakt eine Handlung vorschlägt, die sehr schwierig oder unmöglich umzusetzen ist, verliert er seinen Wert. Daher konzentrieren wir uns darauf, Erklärungen zu produzieren, die tatsächlich passieren könnten und durch Daten gestützt werden.

#Unser Ansatz

Wir schlagen eine Methode namens Wahrscheinliche kontrafaktische Erklärungen (LiCE) vor, die SPNs verwendet, um zu schätzen, wie wahrscheinlich ein Kontrafakt ist. Diese Methode integriert auch gemischte ganzzahlige Optimierung, ein mathematischer Ansatz, der hilft, komplexe Probleme zu lösen, die sowohl ganzzahlige (ganze Zahlen) als auch kontinuierliche (beliebige Zahlen) Variablen beinhalten. Durch die Kombination dieser beiden Techniken wollen wir über traditionelle Kontrafakte hinausgehen, die möglicherweise nicht realistisch sind.

Gemischte ganzzahlige Optimierung wurde in vielen Bereichen erfolgreich eingesetzt und ermöglicht die Erstellung klar definierter Modelle, die verschiedene Arten von Variablen verarbeiten können. In unserem Fall können wir sowohl kategoriale (z. B. Berufsarten) als auch kontinuierliche (z. B. Einkommenslevels) Daten modellieren, was entscheidend für die Generierung genauer Kontrafakte ist.

#Generierung von Kontrafakten

Bei der Generierung von Kontrafakten müssen wir mehrere Kriterien einhalten:

1. Gültigkeit: Der Kontrafakt sollte zu einer anderen Klassifikation führen als die ursprüngliche Situation.
2. Ähnlichkeit: Der Kontrafakt sollte der ursprünglichen Eingabe ähnlich sein, um sicherzustellen, dass er realistisch ist.
3. Sparsity: Die Anzahl der Änderungen an der ursprünglichen Situation sollte minimiert werden, um den Kontrafakt einfach zu halten.
4. Vielfalt: Wenn mehrere Kontrafakte generiert werden, sollten sie ausreichend voneinander abweichen, um unterschiedliche Einblicke zu bieten.
5. Umsetzbarkeit: Nutzer sollten in der Lage sein, leicht auf den Kontrafakt zu reagieren.
6. Kausalität: Der Kontrafakt sollte bekannten kausalen Beziehungen zwischen den Merkmalen folgen.

Indem wir sicherstellen, dass diese Kriterien erfüllt sind, schaffen wir Kontrafakte, die sowohl informativ als auch realistisch sind.

#Methode der Wahrscheinlichen kontrafaktischen Erklärungen (LiCE)

LiCE nimmt eine Eingabesituation und wendet unser Modell der gemischten ganzzahligen Optimierung an. Hier ist eine vereinfachte Version, wie das funktioniert:

• Wir beginnen mit einer ursprünglichen Situation, die zu einer spezifischen Entscheidung eines KI-Systems führt.
• Dann definieren wir eine Reihe von Einschränkungen basierend auf den zuvor genannten Kriterien. Dadurch wird sichergestellt, dass unser Kontrafakt gültig, ähnlich und umsetzbar bleibt.
• Anschliessend generieren wir mehrere mögliche Kontrafakte und schätzen deren Wahrscheinlichkeit, plausibel zu sein, durch unser SPN.
• Schliesslich wählen wir die Kontrafakte aus, die unsere Kriterien erfüllen.

Mit diesem Prozess können wir bewerten, wie wahrscheinlich es ist, dass jeder Kontrafakt eintritt. Dieser Ansatz ist in verschiedenen Bereichen vorteilhaft, in denen das Verständnis von KI-Entscheidungen entscheidend ist.

#Beispielanwendung: Kreditentscheidung

Um die Wirksamkeit dieser Methode zu veranschaulichen, betrachten wir die Kreditentscheidung. In diesem Szenario könnte einer Person ein Kredit aufgrund unzureichenden Einkommens oder einer schlechten Kreditgeschichte verweigert werden. Eine kontrafaktische Erklärung für diese Entscheidung könnte fragen: „Was könnte diese Person tun, um ihre Chancen auf einen Kredit zu verbessern?“

Ein typisches Kontrafakt könnte sagen: „Wenn dein Einkommen 10.000 Dollar höher wäre, wäre deine Bewerbung genehmigt worden.“ Allerdings spiegelt dieses Kontrafakt möglicherweise nicht die realistischsten Optionen wider, die dem Nutzer zur Verfügung stehen. Es könnte hilfreicher sein, Schritte wie die Verbesserung der Kreditwürdigkeit, die Reduzierung bestehender Schulden oder die Suche nach einem anderen Job mit besserer Bezahlung vorzuschlagen.

Mit der LiCE-Methode könnten wir mehrere plausible Szenarien generieren, die verschiedene Faktoren ausbalancieren und es den Nutzern ermöglichen, verschiedene Wege zu sehen, um ihre Ziele zu erreichen. Die resultierenden Kontrafakte wären nicht nur logisch, sondern würden auch den Einzelpersonen umsetzbare Schritte aufzeigen, die sie unternehmen können.

#Numerische Vergleiche und Ergebnisse

Unsere Methode wurde gegen verschiedene bestehende Ansätze zur Generierung kontrafaktischer Erklärungen getestet. In diesen Tests zeigte LiCE eine überlegene Leistung in Bezug auf Plausibilität und Relevanz der generierten Erklärungen. Die Ergebnisse zeigen, dass einige bestehende Methoden zwar gültige Kontrafakte produzieren können, ihnen jedoch oft die Realitätsnähe fehlt, die LiCE bietet.

Wir haben die Dichte der von jedem Ansatz generierten Kontrafakte bewertet, indem wir einen bekannten Datensatz verwendet haben, um zu vergleichen, wie wahrscheinlich die produzierten Kontrafakte aus derselben Verteilung wie die ursprünglichen Daten stammen. LiCE produzierte konsequent Kontrafakte, die wahrscheinlicher waren und besser mit realen Szenarien übereinstimmten.

#Diskussion der Ergebnisse

Obwohl die LiCE-Methode vielversprechend ist, ist es wichtig, ihre Einschränkungen zu berücksichtigen. Auch wenn sie plausible Kontrafakte generieren kann, könnten etwa die Hälfte der ursprünglichen Eingaben aufgrund strenger Einschränkungen keine gültigen Kontrafakte ergeben. Dies ist eine häufige Herausforderung in der gemischten ganzzahligen Optimierung, wo enge Einschränkungen manchmal zu unlösbaren Lösungen führen können.

Darüber hinaus bringt die Einbeziehung eines vollständigen SPN-Modells gewisse Zeitbeschränkungen während der Berechnung mit sich. Die Vorteile der Generierung plausibler und umsetzbarer Kontrafakte überwiegen jedoch die Nachteile.

#Zukünftige Richtungen

Es gibt grosses Potenzial für die Weiterentwicklung der LiCE-Methode. Zukünftige Arbeiten könnten darauf abzielen, die Fähigkeit des Modells zur Generierung kontrafaktischer Erklärungen für ein breiteres Spektrum von Szenarien zu verbessern. Ausserdem könnten wir auch die rechnerische Effizienz unserer Methode verbessern, um sicherzustellen, dass sie in Echtzeitsituationen angewendet werden kann.

Vielfalt ist ein weiterer Aspekt, der weiter ausgebaut werden kann. Während unsere derzeitige Methode einige Vielfalt in den Kontrafakten zulässt, könnte die Sicherstellung eines breiteren Spektrums möglicher Erklärungen den Nutzern noch wertvollere Einblicke bieten.

#Fazit

Zusammenfassend stellt die Methode der Wahrscheinlichen kontrafaktischen Erklärungen (LiCE) einen Fortschritt bei der Generierung kontrafaktischer Erklärungen dar, die realistisch, umsetzbar und bedeutungsvoll für die Nutzer sind. Durch die Kombination von gemischter ganzzahliger Optimierung mit Sum-Produkt-Netzwerken können wir wertvolle Einblicke bieten, die den Nutzern helfen, die Entscheidungen von KI besser zu verstehen.

Diese Methode unterstützt nicht nur die Transparenz und das Vertrauen in KI-Systeme, sondern bietet auch Orientierung für Personen, die ihre Umstände basierend auf KI-Entscheidungen verändern möchten. Während KI weiterhin eine zentrale Rolle in verschiedenen Sektoren spielt, wird es immer wichtiger, Werkzeuge zu entwickeln, um ihre Funktionsweise zu interpretieren. Unser LiCE-Ansatz ist ein Schritt in diese Richtung und eröffnet Möglichkeiten für ein besseres Verständnis und eine bessere Interaktion mit KI-Systemen.