Vertrauen durch Transparenz in KI-Anwendungen — Schritt für Schritt

Transparenz und Nachvollziehbarkeit in der Anwendung von Responsible AI sind Schlüsselfaktoren für die Einhaltung von Compliance-Vorgaben und die Sicherstellung von Vertrauen bei Stakeholdern. Die Fähigkeit, Entscheidungen von KI-Systemen zu verstehen und nachvollziehen zu können, ist sowohl aus regulatorischen als auch aus ethischen Gründen essenziell. Trotzdem bestehen in der Praxis häufig Umsetzungsprobleme, die vermieden werden sollten.

Typische Fehler in der Transparenz und Nachvollziehbarkeit

Fehler Nr. 1: Mangelhafte Dokumentation
Oftmals wird die Dokumentation von KI-Systemen vernachlässigt oder nur unzureichend geführt. Ohne eine umfassende und klare Dokumentation ist es jedoch schwierig, nachzuvollziehen, wie Entscheidungen zustande kommen und welche Daten oder Algorithmen verwendet wurden.

Korrektur: Implementieren Sie ein systematisches Dokumentationsverfahren, das sowohl die Datenquellen als auch die spezifischen Algorithmen und deren Versionen umfasst. Diese Ausführungen sollten regelmässig aktualisiert und gegebenenfalls von externen Prüfern validiert werden.

Fehler Nr. 2: Unzureichende Modelltransparenz
Ein zweiter typischer Fehler besteht darin, Modelle als "Black-Box" zu betrachten, ohne die internen Prozesse offenzulegen. Dies erschwert nicht nur die Fehlererkennung, sondern kann auch das Vertrauen in das System unterminieren.

Korrektur: Verwenden Sie Modelle, die sich durch eine hohe Erklärbarkeit auszeichnen. Wenn dies nicht möglich ist, nutzen Sie Techniken zur Modellinterpretation, wie etwa LIME oder SHAP, die helfen, die Ausgangs- und Ergebnisbeziehungen zu erklären.

Fehler Nr. 3: Fehlende Kommunikation mit Stakeholdern
Die fehlende oder unklare Kommunikation der Funktionsweise von KI-Systemen an relevante Stakeholder ist ein weiterer häufiger Fehler. Ohne ausreichende Informationen können Beteiligte den Entscheidungen des Systems skeptisch gegenüberstehen.

Korrektur: Etablieren Sie regelmässige Kommunikationsprozesse, um sicherzustellen, dass Stakeholder über die Funktionsweise und die Gründe für Entscheidungen informiert sind. Verwenden Sie dabei eine verständliche Sprache und vermeiden Sie übermässigen technischen Jargon.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

1. Bestandsaufnahme (0–7 Tage): Prüfen Sie alle vorhandenen KI-Systeme auf bestehende Dokumentation, Transparenz und Kommunikationsprozesse. Identifizieren Sie Lücken in der Nachvollziehbarkeit und der Dokumentation.
2. Massnahmenplan (7–14 Tage): Entwickeln Sie basierend auf den Ergebnissen der Bestandsaufnahme einen detaillierten Plan zur Behebung der identifizierten Lücken. Legen Sie klare Verantwortlichkeiten und Termine fest.
3. Umsetzung (14–30 Tage): Beginnen Sie mit der Implementierung der Massnahmen aus Ihrem Plan. Schulen Sie relevante Mitarbeitende im Umgang mit den neuen Dokumentationsstandards und Transparenzprozessen. Stellen Sie sicher, dass Stakeholder regelmässig und klar über Fortschritte informiert werden.

Durch diese strukturierte Vorgehensweise maximieren Sie die Fähigkeit, Ihre KI-Systeme nicht nur regelkonform, sondern auch vertrauenswürdig zu betreiben.