Explainable AI (XAI) ist ein Begriff aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Cyberkriminalit\u00e4t und Cybersecurity. Er beschreibt k\u00fcnstliche Intelligenz-Systeme, deren Entscheidungen f\u00fcr Menschen nachvollziehbar sind. Das Ziel von Explainable AI ist es, Transparenz zu schaffen und das Vertrauen der Nutzer zu st\u00e4rken.<\/p>\n
Oft wirken KI-Entscheidungen wie eine \u201eBlack Box\u201c \u2013 sie liefern zwar ein Ergebnis, aber niemand versteht, wie es zustande kam. Explainable AI ver\u00e4ndert das, indem sie aufzeigt, nach welchen Regeln oder Daten eine KI handelt. Das ist besonders wichtig, wenn Entscheidungen \u00fcber Menschen getroffen werden, zum Beispiel bei der Kreditvergabe oder der Diagnose von Krankheiten.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: Eine Bank nutzt KI-Software, um Kreditantr\u00e4ge zu bewerten. Dank Explainable AI kann der Mitarbeiter sehen, welche Faktoren (wie Einkommen, Schufa-Auskunft und Beruf) zur Ablehnung oder Annahme beigetragen haben. So kann die Bank ihre Entscheidung erkl\u00e4ren und Bewerber besser beraten.<\/p>\n
Explainable AI ist also ein wichtiger Baustein, um k\u00fcnstliche Intelligenz sicher und verantwortungsvoll im Alltag einzusetzen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"