Explainable AI (XAI) umfasst Methoden und Techniken, die darauf abzielen, die Entscheidungsprozesse von komplexen KI-Modellen verständlich zu machen.
Viele moderne KI-Modelle, insbesondere tiefe neuronale Netze, sind schwer nachvollziehbar, was ihre Akzeptanz in kritischen Bereichen einschränkt.
XAI nutzt verschiedene Ansätze, wie zum Beispiel visuelle Erklärungen, Feature-Analyse oder regelbasierte Systeme, um Einblicke in die Funktionsweise der Modelle zu geben.
Dadurch können Nutzer und Entwickler nachvollziehen, welche Faktoren zu einer bestimmten Entscheidung geführt haben.
Explainable AI ist besonders wichtig in Bereichen wie Medizin, Recht oder Finanzen, wo Transparenz und Nachvollziehbarkeit essenziell sind.