Der Begriff „Modellkarten für ML“ ist vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Digitale Transformation zuhause. Modellkarten helfen dabei, Maschinenlernmodelle (ML-Modelle) für Entwickler*innen, Entscheider und Nutzer*innen verständlicher und transparenter zu machen.
Eine Modellkarte ist so etwas wie ein Beipackzettel für ein KI-Modell. Sie enthält wichtige Informationen darüber, wie das Modell funktioniert, wofür es gedacht ist, welche Daten es nutzt und wo es Grenzen hat. So können Unternehmen oder Behörden besser einschätzen, ob ein Modell für ihren Zweck geeignet ist und wo es vielleicht zu Problemen kommen könnte.
Ein anschauliches Beispiel: Eine Stadtverwaltung setzt ein KI-Modell ein, um Verkehrsströme vorherzusagen. Die zugehörige Modellkarte erklärt, dass das Modell vor allem auf Daten von Hauptverkehrsstraßen trainiert wurde. Dadurch wissen die Verantwortlichen, dass Aussagen für Nebenstraßen eventuell weniger zuverlässig sind.
Modellkarten für ML fördern so Fairness und Transparenz, da sie helfen, Fehlerquellen und unerwartete Effekte frühzeitig zu erkennen. Gerade im Zuge der digitalen Transformation sind sie ein wichtiges Werkzeug, um Vertrauen in Künstliche Intelligenz zu schaffen.
Deutsch 
English (UK)