Der Begriff „Qualit\u00e4tssicherung f\u00fcr KI-Modelle“ stammt aus den Bereichen K\u00fcnstliche Intelligenz, Automatisierung sowie Big Data und Smart Data. Es geht darum, sicherzustellen, dass K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) verl\u00e4sslich, korrekt und fair arbeitet. KI-Modelle treffen Entscheidungen oder erkennen Muster, zum Beispiel bei der Gesichtserkennung in Smartphones oder bei automatischen Text\u00fcbersetzungen im Internet.<\/p>\n
Qualit\u00e4tssicherung bedeutet hier: Experten pr\u00fcfen regelm\u00e4\u00dfig, ob die KI die gew\u00fcnschten Ergebnisse liefert und keine Fehler macht. Auch wird kontrolliert, dass die KI keine voreingenommenen (also unfairen) Ergebnisse produziert. Das ist besonders wichtig, wenn KI in gro\u00dfen Unternehmen, bei Banken oder in der Medizin eingesetzt wird.<\/p>\n
Ein anschauliches Beispiel: Eine Bank nutzt ein KI-Modell, um Kreditw\u00fcrdigkeit zu bewerten. Damit niemand benachteiligt wird, m\u00fcssen Fachleute st\u00e4ndig \u00fcberpr\u00fcfen, ob die KI alle Menschen fair beurteilt. Nur wenn die Qualit\u00e4tssicherung regelm\u00e4\u00dfig durchgef\u00fchrt wird, arbeitet die KI zuverl\u00e4ssig. So entstehen sichere und vertrauensw\u00fcrdige Anwendungen, bei denen sich Nutzer auf gerechte Entscheidungen verlassen k\u00f6nnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"