Verstehen von erklärbarer KI in der erweiterten Realität

Mit dem Wachstum der Technologie interagieren viele von uns jeden Tag mit smarten Systemen. Diese Systeme nutzen oft künstliche Intelligenz (KI), um Entscheidungen zu treffen. Aber zu verstehen, wie diese Entscheidungen zustande kommen, kann verwirrend sein. Hier kommt Erklärbare KI (XAI) ins Spiel. XAI hat das Ziel, die Funktionsweise von KI für Menschen verständlich zu machen. In diesem Artikel schauen wir uns XAI im Kontext von Augmented Reality (AR) an, wo virtuelle Bilder mit unserer realen Welt verschmelzen.

AR-Systeme werden immer häufiger. Sie können unsere täglichen Aufgaben einfacher und unterhaltsamer machen. Zum Beispiel kann AR Rezeptvorschläge beim Kochen liefern oder uns beim Autofahren unterstützen. Da diese Systeme KI nutzen, um Empfehlungen zu geben, ist es wichtig, dass die Nutzer verstehen, warum bestimmte Vorschläge gemacht werden. Ohne klare Erklärungen fühlen sich die Nutzer vielleicht verwirrt oder misstrauisch gegenüber dem System.

Dieser Artikel stellt ein Framework namens XAIR vor, das für Explainable AI for Augmented Reality steht. XAIR hilft Designern, bessere Erklärungen für KI-Entscheidungen in AR-Systemen zu erstellen. Das Ziel ist, die Nutzerinteraktion und das Vertrauen zu verbessern, indem klare, verständliche Informationen über die Ausgaben der KI bereitgestellt werden.

#Die Bedeutung von erklärbarer KI

KI arbeitet mit komplexen Algorithmen, die oft wie "Black Boxes" funktionieren. Das bedeutet, dass KI zwar Daten verarbeiten und Vorhersagen treffen kann, es für die Nutzer aber nahezu unmöglich ist, nachzuvollziehen, wie sie zu diesen Schlussfolgerungen kommen. Diese fehlende Transparenz kann zu mehreren Problemen führen:

1. Nutzerverwirrung: Wenn Nutzer nicht verstehen, warum ein System eine bestimmte Handlung empfiehlt, sind sie möglicherweise verwirrt oder zögern, ihm zu vertrauen.

2. Missbrauch von Technologie: Ohne angemessene Erklärungen könnten Nutzer KI-Systeme missbrauchen oder sie nicht optimal nutzen.

3. Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre: Da KI-Systeme persönliche Daten sammeln, um Empfehlungen zu geben, machen sich die Nutzer natürliche Sorgen darüber, wie diese Daten verwendet werden. Klare Erklärungen können helfen, diese Bedenken zu zerstreuen.

In den letzten Jahren gab es einen Trend, KI verständlicher zu machen, insbesondere für den Alltag. Diese Veränderung hat zu einem Anstieg von Forschung und Interesse an erklärbarer KI geführt.

#Gestaltung von erklärbarer KI in der Augmented Reality

AR verbindet digitale Inhalte mit der physischen Welt. Dieser Kontext fügt neue Ebenen zu XAI hinzu und erfordert einen spezifischen Ansatz für Erklärungen. Designer müssen bei der Erstellung von XAI für AR-Systeme drei Hauptfragen berücksichtigen:

1. Wann erklären?: An welchem Punkt sollte das System Erklärungen bereitstellen? Sollten sie automatisch erfolgen oder sollten die Nutzer sie auslösen?

2. Was erklären?: Welche Informationen sollten geteilt werden? Das könnte Details darüber beinhalten, wie die KI zu ihrer Entscheidung gekommen ist, die Daten, die sie verwendet hat, oder warum sie eine bestimmte Empfehlung gemacht hat.

3. Wie erklären?: In welchem Format sollten die Erklärungen bereitgestellt werden? Ist visuelle oder akustische Kommunikation in bestimmten Kontexten effektiver?

Um diese Fragen zu klären, wurde das XAIR-Framework entwickelt.

#Einführung des XAIR-Frameworks

Das XAIR-Framework wurde auf der Grundlage einer gründlichen Überprüfung der bestehenden Literatur und der Nutzerbedürfnisse entwickelt. Es konzentriert sich auf drei Hauptbereiche:

#Problembereich

Der Problembereich definiert die Hauptprobleme und Komponenten bei der Gestaltung von erklärbarer KI in AR. Er unterteilt sich in drei Unterfragen:

• Wann erklären?

  • Verfügbarkeit: Erklärungen sollten für die Nutzer leicht verfügbar sein.
  • Zeitpunkt der Lieferung: Sollten Erklärungen automatisch bereitgestellt oder nur auf Anfrage gegeben werden?

• Was erklären?

  • Inhaltstypen: Es gibt verschiedene Arten von Erklärungen, wie zum Beispiel:
    • Was die KI getan und verwendet hat (Eingang/Ausgang)
    • Gründe für Entscheidungen (warum/warum nicht)
    • Wie die KI zu einem Schluss gekommen ist.
  • Detaillierungsgrade: Erklärungen können knapp oder detailliert sein. Das richtige Gleichgewicht zu finden, ist entscheidend.

• Wie erklären?

  • Modalität: Welche Kommunikationsmethode funktioniert am besten? Dazu gehören visuelle (Text, Bilder) oder akustische Formen.
  • Muster: Soll die Information in die Umgebung integriert oder separat präsentiert werden?

#Schlüsselfaktoren

Es gibt mehrere Faktoren, die bestimmen, wie diese Fragen praktisch beantwortet werden können. Dazu gehören:

• Nutzerstatus: Das Verständnis für die Vertrautheit des Nutzers mit KI und AR ist entscheidend. Das leitet, wie Erklärungen gestaltet werden sollten.
• Kontextuelle Informationen: Das Erkennen der Umgebung und Situation des Nutzers hilft, Erklärungen an seine Bedürfnisse anzupassen.
• Systemziele: Zu wissen, was das System erreichen will, hilft, die Art der erforderlichen Erklärungen zu bestimmen.
• Nutzerziele: Es ist wichtig zu verstehen, was die Nutzer von den Erklärungen erwarten, um sicherzustellen, dass sie relevant und nützlich sind.
• Nutzerprofil: Individuelle Unterschiede, wie Vorlieben und frühere Erfahrungen, beeinflussen, wie Erklärungen wahrgenommen werden.

#Richtlinien für das Design

Um Designern zu helfen, sich in der Komplexität dieser Überlegungen zurechtzufinden, bietet XAIR eine Reihe von Richtlinien:

1. Erklärungen zugänglich machen: Nutzer sollten Erklärungen leicht finden können, ohne danach suchen zu müssen.
2. Standardmässig manuelle Auslöser verwenden: Erklärungen sollten die Nutzer nicht überwältigen. Stattdessen sollten sie nur bei Bedarf ausgelöst werden.
3. Kontextuelle Informationen bereitstellen: Erklärungen sollten je nach Situation angepasst werden.
4. Inhalte vereinfachen: Konzentriere dich auf zwei oder drei wichtige Inhaltstypen für mehr Klarheit.
5. Nutzerkompetenz berücksichtigen: Verschiedene Nutzer haben unterschiedliche Verständnisebenen. Erklärungen sollten entsprechend angepasst werden.

#Forschung zu Nutzerperspektiven

Um sicherzustellen, dass das Framework auf echten Nutzerbedürfnissen basiert, wurden zwei Studien durchgeführt:

1. Endnutzerbefragung: Über 500 Nutzer wurden befragt, um ihre Präferenzen hinsichtlich der Zeitpunkte und Arten von Erklärungen in AR-Systemen zu sammeln. Die wichtigsten Erkenntnisse zeigten, dass die meisten Nutzer kontextuelle Erklärungen gegenüber ständigen bevorzugen. Sie schätzten auch detaillierte und personalisierte Inhalte.

2. Expertenworkshops: Der Austausch mit 12 Fachleuten aus verschiedenen Bereichen half, das Framework und die Richtlinien zu verfeinern. Sie gaben Einblicke in fehlende Elemente, Bereiche zur Vereinfachung und Anpassungsoptionen für die Nutzer.

#Bewertung von XAIR

Um die Praktikabilität von XAIR weiter zu validieren, wurden zwei zusätzliche Studien durchgeführt:

1. Design-Workshops: Zehn Designer nutzten XAIR, um zwei AR-Szenarien neu zu gestalten. Die meisten fanden das Framework nützlich und fühlten, dass es neue Ideen inspirierte, die zu effektiven Designs führten.

2. Benutzertests von AR-Systemen: Es wurden zwei Prototypen basierend auf den Designs aus den Workshops erstellt. Die Nutzer bewerteten die Systeme positiv in Bereichen wie Verständlichkeit und Vertrauenswürdigkeit.

#Fazit

Während die AR-Technologie weiter voranschreitet, wird die Integration von erklärbarer KI entscheidend. Das XAIR-Framework dient als hilfreiches Werkzeug für Designer, um transparentere und benutzerfreundlichere Erfahrungen zu schaffen. Indem XAIR berücksichtigt, wann, was und wie erklärt wird, fördert es das Verständnis und das Vertrauen der Nutzer in intelligente Systeme.

Mit fortlaufender Forschung und Input von Nutzern und Experten ist das Potenzial für XAIR, sich weiterzuentwickeln und an zukünftige Bedürfnisse anzupassen, vielversprechend. Die Kombination aus AR und erklärbarer KI wird wahrscheinlich zu reichhaltigeren Interaktionen führen und die Technologie für alle nützlicher und zugänglicher machen.