Interpretierbarkeit als Schlüssel zur KI-Transparenz — Überblick

Kernaussage: Beim Einsatz von KI-gestützten Systemen ist es entscheidend, über die blosse Messung der Accuracy hinaus weitere Metriken zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit zu berücksichtigen, um Fehlfunktionen frühzeitig zu erkennen und zu beheben.

Fehler 1: Vernachlässigung der Interpretierbarkeit
Ein häufiger Fehler bei der Bewertung von KI-Modellen besteht darin, ausschliesslich auf die Accuracy als Erfolgsindikator zu achten und die Interpretierbarkeit der Ergebnisse zu vernachlässigen. Diese Vernachlässigung kann zu Situationen führen, in denen unverständliche oder unerwartete Handlungsempfehlungen von der KI generiert werden, ohne dass nachvollziehbar ist, wie diese zustande kommen. Zur Korrektur sollte die Implementierung von Modellen wie LIME oder SHAP in Betracht gezogen werden, die die Entscheidungsfindung transparenter machen.

Fehler 2: Fehlende Überwachung der Datenqualität
Die meisten Unternehmen messen die Accuracy ihrer Modelle, ohne die zugrunde liegende Datenqualität konstant zu überwachen. Eine mangelhafte Datenbasis kann zu verzerrten Modellentscheidungen führen, selbst bei hoher Accuracy. Die Korrektur besteht darin, kontinuierlich Metriken wie die Verteilung der Eingabedaten oder die Erkennungsrate ungültiger Datenpunkte zu überwachen. Dies hilft bei der Identifizierung von Datenfehlern oder Veränderingen in den Eingabedaten.

Fehler 3: Unzureichende Überprüfung der Modellstabilität
Modelle können bei geringen Tests gut abschneiden, dennoch scheitern, wenn sie mit leicht veränderten oder neuen Datensätzen konfrontiert werden. Dies liegt häufig an einer unzureichenden Berücksichtigung der Modellstabilität. Eine einfache Korrektur besteht darin, neben Accuracy auch die Resilienz durch Stress-Testing des Modells zu evaluieren, indem beispielsweise adversariale Daten einfliessen oder Szenarien mit unterschiedlichen Datenverteilungen simuliert werden.

Handlungsanleitung für die ersten 14–30 Tage

1. Woche 1–2: Evaluationsphase

• Evaluieren Sie Ihre aktuellen KI-Modelle auf ihre Abhängigkeit von der Accuracy als alleinige Metrik. Bestimmen Sie, welche zusätzlichen Metriken in Ihrer spezifischen Anwendung sinnvoll wären (z.B. Präzision, Recall, F1-Score).
• Führen Sie eine detaillierte Untersuchung der vorhandenen Datenqualität durch. Identifizieren Sie potenzielle Schwachstellen in den aktuellen Datensätzen.

1. Woche 3: Implementierung neuer Metriken

• Implementieren Sie Tools zur besseren Interpretierbarkeit der Modellergebnisse, etwa LIME oder SHAP, und schulen Sie Ihr Team in deren Anwendung.
• Entwickeln Sie ein Monitoring-System für die Datenqualität, das die beobachteten Daten konstant auf Erfassungsprobleme überprüft.

1. Woche 4: Testen und Überwachen

• Beginnen Sie mit Stresstests zur Bewertung der Modellstabilität. Verwenden Sie hierzu variierende Datensätze und simulieren Sie unterschiedliche Szenarien.
• Überwachen Sie regelmässig alle neu eingeführten Metriken und passen Sie bei Bedarf an. Diese Überwachungen sollten systematisch und kontinuierlich zur Verbesserung der KI-Performance beitragen.

Durch diese strukturierte Herangehensweise wird eine umfassendere und robustere Bewertung der KI-Systeme erreicht, was letztlich zu einer erhöhten Vertrauenswürdigkeit und Effizienz der eingesetzten Modelle führt.