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KI-Erklärbarkeit: Was, wenn der Computer Nein sagt?

Aktualisiert Oktober 21, 2025

10 Minuten

Künstliche Intelligenz verändert die Welt, wie wir sie kennen auf einer täglichen Basis.Aber was ist, wenn wir der KI immer mehr Entscheidungen anvertrauen und uns die getroffenen Entscheidungen nicht gefallen? Was passiert, wenn die KI uns etwas verweigert und wir um eine Erklärung bitten? tion?

Schließlich müssen die Unternehmen müssen ihre Argumentation oder Logik erklären und der Einsatz von KI entgeht ihnen nicht. In den meisten Fällen sind die Kunden zufrieden, wenn sie die gewünschten Ergebnisse erhalten, aber was passiert, wenn Anträge abgelehnt werden? abgelehnt werden - und dieselben Kunden um eine Erklärung bitten?

Der Stand der KI

KI ist öffnet Möglichkeiten, die Produktivität zu steigern, Innovationen zu schaffen und die Betriebsmodelle in verschiedenen Branchen zu verändern. Schon heute hat sie einen erheblichen Einfluss auf Branchen wie das Finanzwesen, das Gesundheitswesen, die Fertigung und das autonome Fahren (letzteres ist eine ganze Branche, die ohne KI nicht möglich wäre), um nur einige zu nennen.

Ein Beispiel für die disruptive Expansion der KI ist der Handel. Laut Art Hogan, dem Chief Marketing Strategist von B. Riley FBR, führen Roboter zwischen 50 und 60 % der Kauf- und Verkaufsaufträge an der Wall Street aus.

Auch die Zukunftsprognosen für KI sehen beeindruckend aus:

Mehr als 70% der Führungskräfte, die an einer PwC-Studie aus dem Jahr 2017 teilgenommen haben, glauben, dass KI sich auf alle Bereiche auswirken wird. facet des Geschäfts auswirken wird.
In ähnlicher Weise schätzt Gartner, dass der Geschäftswert der Künstlichen Intelligenz 3,9 Billionen Dollar (£3 Milliarden) erreichen wird, wobei etwa 44% davon für Anwendungen zur Entscheidungsunterstützung/Augmentation ausgegeben werden.
McKinsey prognostiziert außerdem, dass KI das Potenzial hat, eine globale Wirtschaftsaktivität von rund 13 Billionen Dollar zu schaffen (£10 Billionen) bis 2030.

Es ist klar, dass KI ein großes Potenzial für Unternehmen hat, und es ist kein Wunder, warum. Deep Learning und Rechenleistung ermöglichen die Automatisierung komplexer Aufgaben wie Objekterkennung, Objektklassifizierung, Video- und Sprachanalyse, ganz zu schweigen vom wachsenden Sektor der Verarbeitung natürlicher Lernprozesse.

Aber das ist der Punkt, an dem die Fragen der Rechenschaftspflicht und der Erklärbarkeit ins Spiel kommen. Unternehmen werden für ihre Handlungen zur Rechenschaft gezogen. Wenn diese Handlungen durch automatisierte Prozesse bestimmt werden, müssen Unternehmen in der Lage sein erklären den Prozess.

Das Black Box Problem

In KI-Kreisen wird dieses Problem mit der Erklärbarkeit als 'Blackbox'-Problem bekannt. Das beste Beispiel für dieses Phänomen sind die Deep Learning-Modelle, die mit Millionens von Parametern verwenden und extrem komplexe Darstellungen der von ihnen verarbeiteten Datensätze erstellen können.

Wir wissen, dass Inputs wie Daten in eine solche Lösung einfließen und wir wissen, dass eine Antwort oder Entscheidung herauskommt. Die Mitte ist oft unbekannt. Solche Probleme finden sich sehr häufig in Neural Netzwerke, die aufgrund ihrer Komplexität oft als Blackbox-Techniken bezeichnet werden. Sie können hochpräzise Vorhersagen liefern, sobald sie mit großen Datensätzen trainiert wurden. Für einen Menschen ist es jedoch unmöglich, die interne Struktur, die Merkmale und die Darstellungen der Daten zu verstehen, die das Modell zur Durchführung einer bestimmte Aufgabe.

Dieses Problem zu lösen und Verständnis zu wecken ist das, was KI Erklärbarkeit konzentriert sich darauf.

Warum sind Erklärungen wichtig?

Lassen Sie uns zuallererst klarstellen, dass es Situationen gibt, in denen solche Blackbox-Lösungen funktionieren können.

Diese Art von KI ist akzeptabel für hochvolumige Entscheidungsfindung Fälle - wenn die Folgen eines Versagens relativ harmlos sind - wie z.B. bei Online-Empfehlungen (Netflix, Amazon, Online-Werbung usw.). Hier ist es nicht wichtig zu verstehen, wie die internen Algorithmen funktionieren, so solange sie die erwarteten Ergebnisse liefern (bei Online-Werbung wäre das zum Beispiel ein höherer Umsatz).

Da uns KI überall umgibt, von intelligenten Wearables und Haushaltsgeräten bis hin zu Online-Empfehlungsmaschinen, haben wir uns längst damit abgefunden, dass KI Entscheidungen über uns trifft und wir nicht genau wissen, wie diese Entscheidungen zustande gekommen sind - selbst wenn sie unfair sind. Es ist uns egal, dass das maschinelle Lernen von Netflix einen schrecklichen Film empfohlen hat, denn die Auswirkungen auf unser Leben sind letztlich minimal.

Das ist der Punkt, an dem dieses Risiko nicht minimal ist, haben wir Probleme mit diesem Mangel an Erklärbarkeit. Die Unfähigkeit der KI, menschlichen Anwendern ihre Überlegungen zu erklären, ist ein großes Hindernis für die Einführung von KI in solchen Szenarien, in denen die Folgen von Fehlern schwerwiegend sind. Dazu gehören beispielsweise die Bewertung von Kreditrisiken oder medizinische Diagnosen, bei denen viel auf dem Spiel steht.

Eigentlich sollte es sich von selbst verstehen (aber wir sagen es trotzdem): Je höher die Kosten für schlechte Entscheidungen sind, desto größer ist der Bedarf an erklärbarer KI. 

Quelle: https://www.accenture.com/_acnmedia/pdf-85/accenture-understanding-machines-explainable-ai.pdf

Vertrauen, Unternehmen und Regulierungsbehörden

Diese Fragen des Vertrauens sind auch in verschiedenen Branchen und Organisationen wichtig. In der globalen CEO-Umfrage von PwC aus dem Jahr 2017 glaubten 67 % der Befragten, dass KI und Automatisierung das Vertrauen der Stakeholder in die Branche negativ beeinflussen werden.

Nicht nur Unternehmen haben diese Bedenken geäußert. Die Europäische Union hat mit der Allgemeinen Datenschutzverordnung (GDPR) ein Recht auf Erklärung eingeführt. in einem Versuch, die mit den potenziellen Problemen umzugehen, die durch die zunehmende Nutzung und Bedeutung dieser KI-Algorithmen entstehen.

Wir werden in die einzelnen Regulierungsbehörden und ihre Gesetzgebung zu einem späteren Zeitpunkt. Im Moment genügt es zu wissen, dass sich nicht nur Unternehmen mit diesem Thema befassen, sondern dass es auch Aufsichtsbehörden gibt, die klare, gesetzliche Anforderungen an Unternehmen stellen. Darüber hinaus gibt es auch noch den Kunden oder Endkunden.

Einführung in AI Erklärbarkeit

Es ist sicher dass ein klareres Verständnis von KI-Entscheidungen unabdingbar ist, wenn ihre weitere Nutzung und Integration fortgesetzt werden soll. Der Begriff "erklärbare KI" (Explainable AI, XAI) bezieht sich auf die Methoden und Technologien, die entwickelt wurden, um maschinelles Lernen so interpretierbar zu machen, dass menschliche Benutzer die Ergebnisse einer bestimmten Lösung verstehen können.

XAI kann z.B. die Form einer Erklärung auf Datenebene annehmen, die sich auf die Gründe für eine bestimmte Entscheidung konzentriert. Ein geeignetes Beispiel hierfür wäre die Erklärung eines abgelehnten Kreditantrags: "Der Antrag wurde abgelehnt, weil der Fall 92 % der abgelehnten Fälle ähnelt."

Alternativ dazu kann XAI auch Erklärungen auf Modellebene liefern, die sich auf die algorithmische Seite der Lösung konzentrieren. In diesen Fällen ahmt die XAI das Modell nach, indem sie es abstrahiert und Domänenwissen hinzufügt. Wiederum am Beispiel des Kreditantrags könnte dieser Ansatz feststellen, dass "Der Antrag wird abgelehnt, weil jeder Antrag, der weniger als £2.000 £ auf ihrem Sparkonto haben und deren aktuelle Beschäftigung kürzer als 1 Jahr ist, wird abgelehnt." Dies zeigt die klare Logik des Modells.

Wer braucht KI? Erklärbarkeit - Und warum?

Trotz der oben genannten Beispiele ist es wichtig zu wissen, dass XAI von fast allen Seiten gefordert wird, nicht nur vom Endkunden. Außerdem variieren die Perspektiven und Anforderungen an das Niveau der KI-Interpretierbarkeit je nach der betreffenden Benutzergruppe.

Zum Beispiel:

Führungskräfte verlangen angemessene Maßnahmen zum Schutz des Unternehmens vor unbeabsichtigten Folgen und Rufschädigung.
Management brauchen XAI, um sich sicher genug zu fühlen, um KI-Lösungen für die kommerzielle Nutzung einzusetzen.
Die Benutzer brauchen die Gewissheit, dass eine entsprechende KI-Lösung die richtige Entscheidung trifft.
Beide Regulierungsbehörden und Kunden wollen sicher sein, dass die Technologie im Einklang mit ethischen Normen arbeitet.

Falls es noch nicht klar ist: Jeder hat ein Interesse an XAI.

Im Folgenden finden Sie einige reale Situationen, in denen KI zum Einsatz kommt und wie XAI helfen kann.

Menschliche Lesbarkeit

In diesen Fällen wird KI eingesetzt, um Entscheidungen zu unterstützen. Die Nutzer dieser Systeme erwarten nicht, dass die KI alle Daten sammelt und automatisch bestimmte Empfehlungen ausspricht. Was sie interessiert, sind die Gründe, die hinter den Empfehlungen stehen, und was sie dagegen tun können.

Hier funktioniert der Blackbox-Ansatz nicht; XAI ist unerlässlich. Die Implementierung wird sowohl die Transparenz als auch das Verständnis des Unternehmens für seine eigenen KI-Services erhöhen.

Rechtfertigung der Entscheidung

Es gibt auch viele Situationen, in denen Unternehmen eine Entscheidung rechtfertigen müssen. Ein gutes Beispiel dafür ist die Entlassung (oder sogar die Einstellung) eines Mitarbeiters. Dank der Datenschutzgrundverordnung haben Mitarbeiter das Recht auf eine klare Begründung für jede Entscheidung, die sie betrifft. Wenn ein Unternehmen in diesem Prozess maschinelles Lernen verwendet, aber nicht versteht, wie der Algorithmus zu seinen Schlussfolgerungen gekommen ist, könnte das rechtliche Konsequenzen haben.

Vermeiden von unbeabsichtigter Diskriminierung

Da das Lernen einer KI in hohem Maße von den Datensätzen abhängt, mit denen sie gefüttert wird, ist es möglich, dass diese Modelle des maschinellen Lernens Verzerrungen in den Daten aufspüren - was zu verzerrten oder diskriminierenden Ergebnissen führt.

Die Rolle der Ethik beim maschinellen Lernen wird immer wichtiger und wir haben bereits Beispiele für unbeabsichtigte Diskriminierung in der realen Welt gesehen. Studien aus dem Jahr 2015 haben zum Beispiel ergeben, dass bei der Suche nach "CEO" auf Google Images nur 11 % Frauen angezeigt wurden - während die tatsächliche Repräsentation in der realen Welt (zumindest in den USA) 27 % betrug. Bei der Suche nach "Telemarketer" wurden Bilder von Frauen bevorzugt (64 %), obwohl dieser Beruf gleichmäßig aufgeteilt ist.

Probleme wie diese sind keine bewusste Entscheidung der KI - sie sind etwas, das in den vorhandenen Daten enthalten ist. Wir könnten also argumentieren, dass eine der Aufgaben der KI darin besteht, die menschliche Voreingenommenheit aus dem Prozess zu entfernen. Wir brauchen Machine Learning, um besser zu sein als wir.

Erleichterung der Verbesserung

In verschiedenen Situationen kann Machine Learning kann ein Verhalten anzeigen oder vorhersagen, aber nicht genügend Informationen liefern, damit das Unternehmen besser darauf reagieren kann.

Bei der Abwanderungsvorhersage kann ML beispielsweise mit einer sehr genauen Vorhersagerate Kunden markieren, die das Unternehmen verlassen werden. Doch auch wenn das Unternehmen sicher sein kann, dass der Kunde gehen wird, hat es keine Ahnung, warum. - oder was das Unternehmen tun kann, damit sie bleiben. Sie haben keine nützlichen Informationen über jeden einzelnen Kunden, um die Situation zu lösen.

XAI kann einen besseren Einblick in diesen Entscheidungsprozess geben und hoffentlich eine Antwort auf das "Warum" liefern. Dieses Wissen ist der perfekte Start für Unternehmen, die ihre Kunden besser verstehen wollen. Sie können dann entscheidende Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass mehr Kunden bleiben.

In anderen Situationen, wie bei unserem Mesh Twin Learning, können wir setzen ML bereitwillig ein, um die Leistung zu verbessern und zahlreiche Mikrooptimierungen vorzunehmen, aber was ist, wenn Ingenieure diese Erkenntnisse nutzen wollen, um eine Erweiterung zu entwickeln? Genau wie im Finanzsektor ist XAI die Antwort.

Zusammenfassung - Was ist der aktuelle Stand von XAI?

Wenn Sie glauben, dass XAI jetzt wichtig ist, dann warten Sie nur ab. Es ist klar, dass sich KI nicht weiterentwickeln wird und Unternehmen, die sie nicht einführen, laufen Gefahr, den Anschluss zu verlieren. Also Solange KI wächst und mehr wichtige Entscheidungen trifft, wird auch die kritische Bedeutung von XAI nur zunehmen.

Neben der Frage der Erklärbarkeit ist die Rechenschaftspflicht. Wenn Unternehmen KI einsetzen, stellt sich immer die Frage nach wer im Unternehmen Organisation verantwortlich ist. Wenn KI von Abteilungen eingesetzt wird, die nicht technologisch ausgerichtetmüssen die Führungskräfte an der Spitze ihr eigenes Wissen auf den neuesten Stand bringen bezüglich KI. Schließlich müssen sie sicher sein, dass dass jede KI, die über ihre Abteilung veröffentlicht wird, dem Unternehmen selbst nicht schaden wird.

In Bezug auf die KI-Erklärbarkeit selbstsind bereits viele Optionen verfügbar. Wenn Sie Entscheidungsbäume oder ein vereinfachtes maschinelles Lernen verwenden, ist es ganz einfach zu zeigen, wie Entscheidungen getroffen werden. Wenn es darum geht neuronale Netzwerke, auch, sind wir bereits dabei öffnen diese Blackbox und sehen, welche Faktoren eine Entscheidung beeinflussen.