Am 4. April 2025 wird in wissenschaftlichen Kreisen die Bedeutung von erklärbarer Künstlicher Intelligenz (KI) erneut hervorgehoben. Lernfähige Computeralgorithmen haben in den letzten Jahren signifikante Fortschritte erzielt, stehen jedoch vor einem zentralen Problem: ihrer Intransparenz. Dies betrifft insbesondere Entscheidungsprozesse, die oft als „Black Box“ wahrgenommen werden. So ist es beispielsweise bei Fahrzeugerkennungen durch KI oft unklar, welche Merkmale die Algorithmen in ihren Entscheidungen verwenden. Prof. Dr. Jürgen Bajorath, der den Bereich KI in den Lebenswissenschaften am Lamarr-Institut und das Life Science Informatics Programm an der Universität Bonn leitet, betont, dass man diesen Modellen nicht blind vertrauen sollte.
Die Erforschung der Erklärbarkeit von KI ist von zentraler Bedeutung, um nachzuvollziehen, wann Algorithmen in ihrer Entscheidungsfindung verlässlich sind. Erklärbarkeit beschreibt die Fähigkeit eines KI-Systems, transparent darzulegen, welche Kriterien entscheidend für seine Ergebnisse sind. In der Chemie und Wirkstoffforschung gestalten sich diese Anforderungen besonders herausfordernd, da chemische Sprachmodelle oft neue Moleküle vorschlagen, ohne zu erklären, warum diese Vorschläge gemacht werden.
Das Konzept der erklärbaren KI
Die Initiative zur Entwicklung erklärbarer KI (XAI) zielt darauf ab, die oft komplexen Entscheidungsfindungsprozesse von KI-Algorithmen zu entschlüsseln. Häufig hinterlassen Abweisungen von Kreditanträgen durch ein KI-System Frustration und Misstrauen, weil der Grund für die Entscheidung unklar bleibt. XAI kann dabei helfen, diese Herausforderungen zu bewältigen. Wichtige Aspekte sind Transparenz und Vertrauen, insbesondere in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, Banken und autonomem Fahren, wo Entscheidungen gravierende Auswirkungen auf Menschen haben können.
Methoden der XAI umfassen die Identifikation einflussreicher Merkmale für Vorhersagen sowie lokale Modelle, die spezifische Vorhersagen erklären (wie LIME). Diese Methoden sind wichtig, um potenzielle Verzerrungen in den KI-Modellen zu erkennen und zu minimieren. Aktuelle Anwendungen von XAI reichen von Erklärungen für medizinische Diagnosen bis hin zu transparenten Entscheidungen in Fertigungsprozessen.
Herausforderungen der Erklärbarkeit
Obwohl Fortschritte gemacht wurden, gibt es eine Reihe von Herausforderungen, die es zu überwinden gilt. Ein Zielkonflikt besteht zwischen der gewünschten Modellkomplexität, die oft zu einer „Black Box“ führt, und der Erklärbarkeit der Entscheidungen. Auch große Sprachmodelle (LLM) sind hier betroffen, da deren komplexe Strukturen eine einfache Erklärung unmöglich machen können. Weiterhin müssen Entwicklungsressourcen für benutzerfreundliche XAI-Tools bereitgestellt werden, um eine breitere Anwendung zu fördern.
Bajorath warnt, dass die Merkmale, die die KI als relevant erachtet, nicht zwangsläufig kausalen Einfluss auf die gewünschten Ergebnisse haben. Um die vorgeschlagenen Molekülstrukturen zu validieren, sind chemische Experimente unerlässlich, um zu verstehen, ob die Merkmale tatsächlich relevant sind. Daher sind Plausibilitätsprüfungen unabdingbar.
Zusammenfassend ist die Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Systemen nicht nur eine technische Anforderung, sondern eine Notwendigkeit für einen verantwortungsvollen und ethischen Einsatz in der Gesellschaft. Wie die ranktracker.com feststellt, fördern klare Erklärungen Vertrauen und sind entscheidend für die Einhaltung rechtlicher Standards.
Der Einsatz von lernfähigen Algorithmen hat daher das Potenzial, die Forschung in den Naturwissenschaften erheblich voranzubringen. Dennoch erfordert dies ein tiefes Verständnis ihrer Stärken und Schwächen, um sicherzustellen, dass die Entwicklungen sowohl ethisch als auch wirksam sind. Fraunhofer beschreibt, wie relevante Methoden zur Erklärbarkeit helfen können, um nicht nur die Technologien zu verbessern, sondern auch die Herausgabe von Verantwortung in Entscheidungsprozessen sicherzustellen.
In Anbetracht der vielseitigen Anwendungsbereiche bleibt die Diskussion über die Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen ein zentrales Thema in der wissenschaftlichen Gemeinschaft.
