Neues Denken über Shapley-Werte in erklärbarer KI

Im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) wird es immer wichtiger, wie Entscheidungen von Machine-Learning (ML)-Modellen getroffen werden. Dieses Verständnis wird oft durch Techniken vermittelt, die als erklärbare KI (XAI) bekannt sind. Eine beliebte Methode zur Erklärung von Modellentscheidungen sind die Shapley-Werte. Allerdings gibt es erhebliche Probleme, sich ausschliesslich auf Shapley-Werte für Erklärungen zu verlassen, da sie zu irreführenden Interpretationen der Merkmalswichtigkeit führen können.

#Was sind Shapley-Werte?

Shapley-Werte stammen aus der Spieltheorie und werden verwendet, um den Beitrag jedes Spielers (oder Merkmals in diesem Zusammenhang) zum Gesamterfolg eines Spiels (oder einer Vorhersage) zu bestimmen. In ML helfen Shapley-Werte dabei, hervorzuheben, welche Merkmale für die Vorhersage des Modells am wichtigsten sind. Sie bieten eine Möglichkeit, die Auswirkung jedes Merkmals bei Vorhersagen zu quantifizieren.

#Warum brauchen wir Erklärbarkeit?

Da Machine-Learning-Techniken in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Justiz zunehmend verbreitet sind, ist es entscheidend zu verstehen, wie diese Modelle Entscheidungen treffen. Vertrauen und Verantwortlichkeit sind Schlüsselfaktoren für die breitere Akzeptanz von KI-Technologien. Wenn ein Modell eine falsche Vorhersage trifft, kann es den Nutzern helfen, dem Modell zu vertrauen und dessen Überlegungen zu verstehen, wenn sie wissen, welche Merkmale diese Entscheidung beeinflusst haben.

#Zwei Ansätze zur Erklärbarkeit

Es gibt zwei Hauptansätze zur Erklärbarkeit: Merkmalsattribution und Merkmalsauswahl.

#Merkmalsattribution

Methoden zur Merkmalsattribution konzentrieren sich darauf, jedem vom Modell verwendeten Merkmal eine Wichtigkeit zuzuweisen. Dazu gehören Techniken wie LIME und SHAP, die darauf basieren, einen Wichtigkeitswert für jedes Merkmal anhand seines Beitrags zur Vorhersage zu berechnen.

#Merkmalsauswahl

Methoden zur Merkmalsauswahl identifizieren relevante Merkmale, die zur Vorhersage beitragen. Diese Methoden können modellunabhängig oder modellbasiert sein. Beispiele sind die Verwendung logischer Überlegungen, um zu bestimmen, welche Merkmale für genaue Vorhersagen notwendig sind.

#Probleme mit Shapley-Werten

Trotz ihrer Popularität sind Shapley-Werte oft nicht geeignet für Erklärbarkeit. Mehrere kritische Probleme untergraben ihre Effektivität.

#Irreführende Wichtigkeitszuweisungen

Shapley-Werte können manchmal wichtigen Merkmalen einen hohen Wert zuweisen, die tatsächlich die Vorhersage nicht beeinflussen. In bestimmten Fällen können irrelevante Merkmale nicht-null Shapley-Werte erhalten, was andeutet, dass sie eine gewisse Wichtigkeit haben, während wichtige Merkmale einen Wert von null zugewiesen bekommen, was bedeutet, dass sie unbedeutend erscheinen.

#Komplexität der Berechnung

Die genaue Berechnung von Shapley-Werten kann komplex und rechenintensiv sein. In der Praxis ist es unrealistisch, exakte Shapley-Werte für viele Modelle zu erhalten. Während einige Annäherungen existieren, können diese darüber hinaus zu Ungenauigkeiten in der Darstellung der Merkmalswichtigkeit führen.

#Mangel an Strenge bei der Merkmalsattribution

Die Verwendung von Shapley-Werten ohne strenge Überprüfung kann zu falschen Schlussfolgerungen über die Merkmalswichtigkeit führen. Das ist besonders besorgniserregend in Anwendungen, bei denen das Verständnis des Einflusses von Merkmalen entscheidend ist, wie beispielsweise in der medizinischen Diagnostik und in rechtlichen Entscheidungen.

#Probleme bei der Rangordnung von Merkmalen

Selbst wenn Shapley-Werte nicht-null Werte produzieren, können sie Merkmale möglicherweise nicht korrekt nach ihrem tatsächlichen Einfluss auf die Vorhersagen rangen. Das kann Entscheidungsträger in die Irre führen, indem sie sich auf irrelevante Merkmale konzentrieren und die tatsächlich wichtigen Merkmale ignorieren.

#Alternative Massstäbe für die Merkmalswichtigkeit

Angesichts der Probleme im Zusammenhang mit Shapley-Werten haben Forscher Alternativen vorgeschlagen, die die Relevanz von Merkmalen besser respektieren. Ein Ansatz ist, abduktives Denken zu verwenden, um Erklärungen zu erstellen, die wichtige Merkmale korrekt identifizieren und irrelevanten Merkmalen null Punkte zuweisen.

#Abduktive Erklärungen

Abduktive Erklärungen konzentrieren sich darauf, eine Menge von Merkmalen bereitzustellen, die eine gegebene Vorhersage ausreichend erklären könnten. Diese Methode sorgt dafür, dass nur relevante Merkmale berücksichtigt werden, was die Genauigkeit der Bewertungen zur Merkmalswichtigkeit verbessert.

#Aufzählung von Erklärungen

Eine weitere neue Massnahme schlägt vor, Merkmale basierend auf ihrem Auftreten in gültigen Erklärungen zu rängen. Merkmale, die wiederholt in kleineren, relevanten Erklärungen erscheinen, erhalten höhere Platzierungen, während irrelevante Merkmale einen Punkt von null erhalten.

#Einschränkungen alternativer Massnahmen

Obwohl diese alternativen Massnahmen vielversprechend sind, stehen sie ebenfalls vor Herausforderungen. Die Notwendigkeit, alle möglichen Kombinationen von Merkmalen aufzulisten, kann rechenintensiv sein und wird mit grösseren Datensätzen unüberschaubar. Ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Recheneffizienz zu finden, ist eine fortlaufende Herausforderung.

#Fazit

Shapley-Werte haben trotz ihrer weit verbreiteten Verwendung in der KI erhebliche Einschränkungen, wenn es darum geht, Modellvorhersagen zu erklären. Sie können irreführende Informationen über die Merkmalswichtigkeit liefern, was zu schlechten Entscheidungen in kritischen Anwendungen führen kann. Während das Feld der erklärbaren KI wächst, ist es wichtig, robustere Methoden zu erkunden und zu implementieren, die die Relevanz von Merkmalen genau widerspiegeln. Zu verstehen, wie Merkmale Vorhersagen beeinflussen, wird das Vertrauen in KI-Systeme verbessern und deren verantwortungsvolle Nutzung in der Gesellschaft sicherstellen.