Der Begriff „Qualitätsmetriken für KI-Erklärbarkeit“ kommt aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation. Er beschreibt Methoden, mit denen gemessen wird, wie gut künstliche Intelligenz (KI) ihre Entscheidungen für den Menschen nachvollziehbar macht.
Qualitätsmetriken helfen dabei, die „Erklärbarkeit“ einer KI zu bewerten. Das bedeutet, sie beantworten Fragen wie: Verstehe ich, warum die KI so entschieden hat? Kann ich den Ablauf ihrer Entscheidungsschritte nachvollziehen? Das ist besonders wichtig, wenn KI in sensiblen Bereichen wie Medizin, Finanzen oder in der Industrie verwendet wird.
Ein Beispiel: Eine KI prüft Kreditanträge und lehnt einen Antrag ab. Mit guten Qualitätsmetriken für KI-Erklärbarkeit kann ein Sachbearbeiter genau sehen, welche Daten zur Ablehnung geführt haben – zum Beispiel Einkommen, Kredithistorie oder aktuelle Schulden. Ohne diese Art der Transparenz wäre es sehr schwer, die Entscheidung zu verstehen oder Kundenfragen zu beantworten.
Kurz gesagt: Qualitätsmetriken für KI-Erklärbarkeit sorgen dafür, dass Menschen der KI vertrauen und ihre Arbeit prüfen können. Besonders in der digitalen Transformation von Unternehmen spielt dieser Aspekt eine immer größere Rolle.
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