KI als Black Box

Die “Black-Box”-Natur vieler aktueller KI-Modelle bezieht sich auf das Phänomen, dass die internen Prozesse und Entscheidungsmechanismen der KI für Außenstehende – einschließlich der Entwickler selbst – schwer bis gar nicht nachvollziehbar sind. Obwohl diese Systeme beeindruckende Ergebnisse liefern können, ist oft unklar, wie sie zu diesen Ergebnissen gelangen. Das führt dazu, dass man ihnen nur schwer vertrauen oder ihre Entscheidungen fundiert hinterfragen kann.

Warum werden KI-Modelle als Black Boxes bezeichnet?

Die Bezeichnung “Black Box” kommt ursprünglich aus der Systemtheorie und beschreibt ein System, bei dem man nur die Eingaben und Ausgaben kennt, aber nicht den genauen internen Mechanismus. Bei modernen KI-Modellen, insbesondere tiefen neuronalen Netzwerken, besteht genau dieses Problem: Sie nutzen extrem komplexe Strukturen aus Millionen bis Milliarden von Parametern (Gewichtungen), die in mehreren Schichten miteinander verbunden sind. Diese Parameter bestimmen, wie das Modell auf Eingaben reagiert, also zum Beispiel, wie es Bilder klassifiziert oder Texte generiert. Doch die immense Komplexität dieser Strukturen macht es nahezu unmöglich, die genaue Logik hinter einer einzelnen Entscheidung zu verstehen.

Was bedeutet das konkret?

Einfach gesagt: Wenn ein KI-Modell eine Entscheidung trifft – zum Beispiel eine Kreditwürdigkeit bewertet oder eine Diagnose in der Medizin stellt –, ist es für den Nutzer schwer nachzuvollziehen, welche Merkmale oder Muster diese Entscheidung beeinflusst haben. Selbst wenn man die mathematischen Gleichungen kennt, mit denen das Modell arbeitet, ist es aufgrund der hohen Komplexität kaum möglich, nachzuvollziehen, welche internen Prozesse zu einer spezifischen Entscheidung geführt haben.

Warum ist das problematisch?

Die fehlende Erklärbarkeit, auch als “Explainability” oder “Interpretierbarkeit” bezeichnet, birgt mehrere Risiken:

1. Mangelndes Vertrauen: Wenn man nicht nachvollziehen kann, wie eine Entscheidung zustande kommt, ist es schwer, Vertrauen in diese Entscheidung zu setzen – vor allem in sicherheitskritischen Bereichen wie Medizin, Recht oder Finanzwesen.

2. Unvorhersehbare Fehler: Da man nicht genau weiß, wie das Modell zu einer Entscheidung kommt, besteht die Gefahr, dass es in unerwarteten Situationen fehlerhafte oder unangemessene Entscheidungen trifft, ohne dass man diese Fehler leicht vorhersagen oder korrigieren kann.

3. Diskriminierung und Voreingenommenheit: Es ist möglich, dass die KI aufgrund unbewusster Verzerrungen im Trainingsdatensatz diskriminierende oder voreingenommene Entscheidungen trifft. Ohne Erklärbarkeit bleibt oft unklar, warum das Modell eine bestimmte Gruppe bevorzugt oder benachteiligt.

4. Rechtliche und ethische Implikationen: Besonders in Bereichen, in denen die Entscheidungen der KI erhebliche Auswirkungen auf das Leben von Menschen haben (z. B. Kreditanträge, Strafzumessungen), ist es problematisch, wenn diese Entscheidungen nicht transparent und nachvollziehbar sind.