Die Notwendigkeit einer erklärbaren KI
Die Herausforderung der „Black Box“ in herkömmlichen KI-Modellen ergibt sich aus der inhärenten Komplexität und Undurchsichtigkeit ihrer Entscheidungsprozesse, wodurch Benutzer und Interessengruppen nur begrenzte Einblicke in die Art und Weise haben, wie Schlussfolgerungen gezogen werden. Dieser Mangel an Transparenz behindert nicht nur das Verständnis, sondern wirft auch Bedenken hinsichtlich der Rechenschaftspflicht und Voreingenommenheit auf. Als Reaktion auf diese Herausforderungen wird zunehmend erkannt, wie wichtig Transparenz und Verständnis bei der KI-Entscheidungsfindung sind. Explainable AI (XAI) geht auf dieses Gebot ein, indem es interpretierbare Erklärungen für die Ergebnisse von KI-Systemen bereitstellt und so Vertrauen und Verantwortlichkeit fördert. Darüber hinaus treiben regulatorische und ethische Überlegungen zunehmend den Bedarf an XAI voran, da politische Entscheidungsträger und Organisationen sicherstellen möchten, dass KI-Anwendungen den Grundsätzen von Fairness, Rechenschaftspflicht und Transparenz entsprechen. Das Streben nach Erklärbarkeit spiegelt ein umfassenderes Engagement für einen verantwortungsvollen KI-Einsatz wider, insbesondere in kritischen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und der Strafjustiz, wo die Auswirkungen von KI-Entscheidungen auf das Leben des Einzelnen erheblich sind.
Begeben Sie sich mit unserem umfassenden Leitfaden auf eine Innovationsreise im Bereich der erklärbaren KI (XAI). Wir erläutern nicht nur die Feinheiten transparenter und vertrauenswürdiger KI, sondern befassen uns auch mit der Schnittstelle zwischen Kreativität und Erklärbarkeit. Entdecken Sie, wie kreative Lösungen und Denkweisen eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von XAI-Methoden und -Anwendungen spielen. Während wir Methoden, Beispiele und neue Trends erkunden, werden Sie Zeuge der Verschmelzung von technischem Können und kreativen Erkenntnissen, die verspricht, die Landschaft der interpretierbaren künstlichen Intelligenz neu zu gestalten. In diesem Leitfaden geht es nicht nur um das Verständnis von XAI; Es ist eine Einladung, die Kraft der Kreativität zu nutzen, um die Zukunft der erklärbaren KI zu gestalten.
Grundlagen der erklärbaren KI
Schlüsselkomponenten und Eigenschaften von XAI
Erklärbare KI (XAI) umfasst verschiedene Schlüsselkomponenten und Merkmale, die darauf abzielen, die Transparenz von Systemen der künstlichen Intelligenz zu erhöhen. Ein entscheidender Aspekt ist die Interpretierbarkeit, bei der das Innenleben von KI-Modellen für menschliche Benutzer verständlich gemacht wird. Eine weitere grundlegende Komponente besteht darin, aussagekräftige Erklärungen für KI-Entscheidungen bereitzustellen, damit Benutzer die Gründe für bestimmte Ergebnisse verstehen können. Darüber hinaus beinhaltet XAI häufig den Begriff der Wiedergabetreue, um sicherzustellen, dass die Erklärungen das Verhalten des Modells genau wiedergeben.
Verschiedene Ansätze zur Erreichung der Erklärbarkeit
Es gibt verschiedene Ansätze, um Erklärbarkeit in der KI zu erreichen, von der Entwicklung inhärent interpretierbarer Modelle bis hin zur Generierung von Post-hoc-Erklärungen für komplexe Modelle. Interpretierbare Modelle wie Entscheidungsbäume oder lineare Regression sind so konzipiert, dass sie von Anfang an verständlich sind und eine Transparenz ermöglichen. Andererseits geht es bei Post-hoc-Erklärungen um die Schaffung ergänzender Methoden zur Erklärung der Entscheidungen undurchsichtiger Modelle. Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) generieren vereinfachte Modelle um bestimmte Instanzen herum, um das Modellverhalten aufzuklären.
Das Gleichgewicht zwischen Leistung und Erklärbarkeit
Eine entscheidende Herausforderung bei der Implementierung von XAI besteht darin, das richtige Gleichgewicht zwischen der Leistung von KI-Modellen und ihrer Erklärbarkeit zu finden. Obwohl hochkomplexe Modelle wie tiefe neuronale Netze häufig eine Leistung auf dem neuesten Stand der Technik erreichen, sind sie tendenziell weniger interpretierbar. Es ist wichtig, einen optimalen Kompromiss zwischen Modellgenauigkeit und Erklärbarkeit zu finden, da der Verzicht auf das eine zugunsten des anderen das Vertrauen der Benutzer und den ethischen Einsatz von KI beeinträchtigen kann. Dieses Gleichgewicht zu erreichen ist eine mehrdimensionale Herausforderung, die eine sorgfältige Abwägung der spezifischen Anwendungsdomäne und Benutzeranforderungen erfordert.
Techniken und Werkzeuge in erklärbarer KI
Überblick über beliebte XAI-Techniken
Explainable AI (XAI) nutzt verschiedene Techniken, um KI-Modelle besser interpretierbar und transparenter zu machen. Zu den bemerkenswerten Methoden gehören Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME), das durch Störung der Eingabedaten lokal getreue Erklärungen für komplexe Modelle generiert. Shapley-Werte (SHAP) bieten einen mathematischen Ansatz zur Quantifizierung des Beitrags jedes Features zur Ausgabe eines Modells und helfen so beim Verständnis der Feature-Bedeutung. Entscheidungsbäume, ein klassisches interpretierbares Modell, unterteilen Entscheidungen in eine Reihe logischer Schritte und sorgen so für einen transparenten Entscheidungsprozess.
Software und Tools zur Implementierung von XAI-Lösungen
Die Implementierung von XAI-Lösungen erfordert den Einsatz spezieller Software und Tools. InterpretML und SHAP-Bibliothek sind beliebte Tools zum Generieren von Erklärungen für Modelle des maschinellen Lernens. TensorFlow und PyTorch, weit verbreitete Deep-Learning-Frameworks, enthalten Funktionen und Erweiterungen zur besseren Erklärbarkeit. Darüber hinaus bieten Open-Source-Plattformen wie AIX360 und AI Explainability 360 eine umfassende Suite von Tools und Algorithmen zur Bewertung und Verbesserung der Transparenz von KI-Modellen.
Fallstudien zu XAI-Techniken in der Praxis
Mehrere Fallstudien aus der Praxis demonstrieren die praktische Anwendung von XAI-Techniken. Im Gesundheitswesen werden interpretierbare Modelle eingesetzt, um Klinikern dabei zu helfen, diagnostische Entscheidungen komplexer KI-Systeme zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Im Finanzwesen wurden Shapley-Werte genutzt, um die Faktoren zu erklären, die Entscheidungen zur Kreditwürdigkeit beeinflussen, und so zu fairen Kreditvergabepraktiken beizutragen. Entscheidungsbäume finden Anwendung in der vorausschauenden Wartung und bieten transparente Einblicke in die Gründe für die Vorhersage von Maschinenausfällen. Diese Fallstudien unterstreichen die Vielseitigkeit und Wirkung von XAI-Techniken in verschiedenen Bereichen und verdeutlichen ihre Relevanz für die Verbesserung der Interpretierbarkeit und des Vertrauens in KI-Anwendungen.
Anwendungen erklärbarer KI
XAI im Gesundheitswesen:
Erklärbare KI (XAI) hat sich im Gesundheitswesen als entscheidend erwiesen, indem sie die Patientenergebnisse verbessert und ein tieferes Verständnis diagnostischer Entscheidungen fördert. Bei medizinischen Anwendungen ist die Interpretierbarkeit entscheidend, um das Vertrauen von medizinischem Fachpersonal und Patienten zu gewinnen. XAI-Techniken wie interpretierbare Modelle und die Analyse der Merkmalsbedeutung ermöglichen es Ärzten, die Gründe für KI-gesteuerte Diagnosen zu verstehen. Diese Transparenz hilft nicht nur bei der Entscheidungsfindung, sondern fördert auch die Zusammenarbeit zwischen KI-Systemen und medizinischem Fachpersonal und trägt letztendlich zu einer verbesserten Patientenversorgung und Ergebnissen bei.
XAI im Finanzwesen:
Im Finanzsektor spielt XAI eine entscheidende Rolle bei der Gewährleistung der Transparenz bei Kreditbewertungs- und Betrugserkennungsprozessen. Shapley-Werte und LIME liefern beispielsweise klare Erklärungen zu den Faktoren, die Kreditentscheidungen beeinflussen, und helfen Finanzinstituten dabei, Vorschriften einzuhalten und faire Kreditvergabepraktiken zu fördern. Darüber hinaus tragen XAI-Techniken zur Betrugserkennung bei, indem sie die Merkmale und Muster aufklären, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen. Die Interpretierbarkeit von KI-Modellen im Finanzwesen ist entscheidend für den Vertrauensaufbau bei Nutzern, Regulierungsbehörden und Interessengruppen und erhöht dadurch die Glaubwürdigkeit und den ethischen Einsatz von KI-Technologien in Finanzanwendungen.
Autonome Fahrzeuge, Kundenservice, Personalwesen
Über das Gesundheitswesen und das Finanzwesen hinaus findet XAI vielfältige Anwendungen in Bereichen wie autonomen Fahrzeugen, Kundenservice und Personalwesen. In autonomen Fahrzeugen können erklärbare Modelle den Entscheidungsprozess hinter der Navigation und Hindernisvermeidung aufklären und so Sicherheit und Verantwortlichkeit gewährleisten. Im Kundenservice tragen XAI-Techniken zu transparenten Entscheidungsunterstützungssystemen bei und verbessern die Qualität der Interaktionen zwischen KI-gesteuerten Systemen und Benutzern. Im Personalwesen trägt interpretierbare KI zu fairen und unvoreingenommenen Einstellungsprozessen bei, indem sie klare Einblicke in die Faktoren liefert, die die Kandidatenauswahl beeinflussen. Diese Anwendungen unterstreichen die weitreichenden Auswirkungen von XAI in verschiedenen Bereichen und gehen auf die Notwendigkeit von Transparenz und Verständnis in kritischen Entscheidungsprozessen ein.
Vorteile erklärbarer KI
Aufbau von Vertrauen bei Benutzern und Stakeholdern
Einer der Hauptvorteile der Implementierung von Explainable AI (XAI) ist seine Rolle beim Aufbau von Vertrauen bei Benutzern und Stakeholdern. In komplexen KI-Systemen führt der inhärente „Black-Box“-Charakter oft zu Skepsis und Zögern. XAI-Techniken begegnen dieser Herausforderung, indem sie klare und interpretierbare Erklärungen für KI-Entscheidungen liefern und so den Entscheidungsprozess transparenter machen. Wenn Benutzer und Stakeholder verstehen können, wie KI zu bestimmten Ergebnissen kommt, wird das Vertrauen gestärkt und eine größere Akzeptanz und Zusammenarbeit beim Einsatz von KI-Technologien gefördert. Diese Transparenz ist besonders wichtig in sensiblen Bereichen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und autonomen Systemen, in denen die Konsequenzen von KI-Entscheidungen erheblich sind.
Erleichterung einer besseren Entscheidungsfindung und Fehleranalyse
XAI schafft nicht nur Vertrauen, sondern ermöglicht auch eine bessere Entscheidungsfindung, indem es Einblicke in die Gründe für KI-Vorhersagen und -Klassifizierungen bietet. Wenn Benutzer Zugriff auf verständliche Erklärungen haben, können sie fundiertere Entscheidungen auf der Grundlage von KI-Empfehlungen treffen. Darüber hinaus ermöglicht die Erklärbarkeit in Situationen, in denen KI-Systeme Fehler machen, eine effiziente Fehleranalyse. Benutzer können die Grundursachen von Fehlern identifizieren und so zeitnah Korrekturen und Verbesserungen vornehmen. Dieser iterative Prozess trägt zur kontinuierlichen Verbesserung von KI-Modellen bei und macht sie im Laufe der Zeit zuverlässiger und effektiver.
Verbesserung der Modellverbesserung und -validierung
Erklärbare KI spielt eine entscheidende Rolle bei der kontinuierlichen Verbesserung und Validierung von KI-Modellen. Transparente Erklärungen ermöglichen es Datenwissenschaftlern und Entwicklern zu verstehen, wie sich Modelle in verschiedenen Szenarien verhalten. Diese Erkenntnisse sind wertvoll für die Verfeinerung von Algorithmen, die Identifizierung von Vorurteilen und die Beseitigung von Einschränkungen. Darüber hinaus hilft in regulierten Branchen die Fähigkeit, klare Begründungen für KI-Entscheidungen bereitzustellen, bei Modellvalidierungsprozessen und stellt die Einhaltung ethischer Standards und regulatorischer Anforderungen sicher. Die durch XAI gebotene Transparenz erhöht nicht nur die Zuverlässigkeit von KI-Modellen, sondern unterstützt auch deren verantwortungsvollen und ethischen Einsatz in verschiedenen Anwendungen.
Herausforderungen und Einschränkungen
Die Kompromisse zwischen Erklärbarkeit und Modellkomplexität stellen eine zentrale Herausforderung im Bereich Explainable AI (XAI) dar. Hochkomplexe Modelle wie tiefe neuronale Netze erreichen oft die höchste Leistung, sind jedoch von Natur aus weniger interpretierbar. Die Vereinfachung von Modellen für eine bessere Interpretierbarkeit kann zu einer Verringerung der Vorhersagegenauigkeit führen. Es ist von entscheidender Bedeutung, die richtige Balance zu finden, da Entscheidungsträger die Vorteile der Verständlichkeit gegen den möglichen Verlust der Vorhersagekraft abwägen müssen. Dieser Kompromiss ist kontextabhängig und variiert je nach den spezifischen Anforderungen der Anwendung, den Benutzererwartungen und dem Grad der Interpretierbarkeit, der für die Einhaltung ethischer und regulatorischer Vorschriften erforderlich ist.
Die Gewährleistung der Genauigkeit und Konsistenz der Erklärungen stellt eine weitere große Herausforderung bei der XAI-Implementierung dar. Die von KI-Modellen bereitgestellten Erklärungen müssen den zugrunde liegenden Entscheidungsprozess genau widerspiegeln, um das Vertrauen der Benutzer zu stärken. Inkonsistente oder irreführende Erklärungen können das Vertrauen in das System untergraben. Um diese Genauigkeit zu erreichen, ist eine sorgfältige Prüfung der gewählten XAI-Techniken, Validierungsprozesse und die Ausrichtung der Erklärungsausgaben auf das tatsächliche Modellverhalten erforderlich. Die Bewältigung technischer und praktischer Herausforderungen bei der Implementierung von XAI erfordert einen multidisziplinären Ansatz, der Fortschritte in der algorithmischen Transparenz mit einem differenzierten Verständnis der domänenspezifischen Bedürfnisse und Einschränkungen kombiniert. Die Bewältigung dieser Herausforderungen ist von entscheidender Bedeutung, um das volle Potenzial von XAI bei der Bereitstellung transparenter, rechenschaftspflichtiger und ethischer Systeme für künstliche Intelligenz auszuschöpfen.
Die Zukunft der erklärbaren KI
Neue Trends in der erklärbaren KI (XAI) prägen die zukünftige Landschaft der Forschung und Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz. Mit der Weiterentwicklung der Technologie liegt ein wachsender Schwerpunkt auf der Entwicklung ausgefeilterer und kontextbewussterer XAI-Techniken, die über die Bereitstellung von nachträglichen Erklärungen hinausgehen. Zukünftige Forschungsrichtungen umfassen die Erforschung von Methoden zur Integration von Transparenz in den gesamten KI-Entwicklungslebenszyklus, von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellbereitstellung. Darüber hinaus zielt die zunehmende Integration von XAI mit menschenzentrierten Designprinzipien darauf ab, das Verständnis und das Vertrauen der Benutzer zu stärken. Die potenziellen Auswirkungen von Fortschritten bei XAI sind in verschiedenen Branchen erheblich, beispielsweise im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und bei autonomen Systemen, wo die Interpretierbarkeit von KI-Entscheidungen von entscheidender Bedeutung ist. Da XAI immer stärker in KI-Systeme integriert wird, wird seine Entwicklung voraussichtlich zu einem Paradigmenwechsel in der Herangehensweise an Transparenz und Rechenschaftspflicht führen, verantwortungsvolle KI-Praktiken fördern und ethische Bedenken im Zusammenhang mit der algorithmischen Entscheidungsfindung abmildern. Der Verlauf von XAI spiegelt ein umfassenderes Engagement wider, sicherzustellen, dass KI-Technologien mit ethischen Grundsätzen in Einklang stehen und dadurch die zukünftige Landschaft der KI-Entwicklung und -Einführung beeinflussen.
Tauchen Sie ein in die Feinheiten der erklärbaren KI (XAI) und konzentrieren Sie sich dabei auf ihre zentrale Rolle bei der Stärkung der Cybersicherheit. Unser umfassender Leitfaden führt Sie durch die Nuancen transparenter und vertrauenswürdiger KI und betont deren Bedeutung für die Stärkung digitaler Abwehrmaßnahmen. Entdecken Sie, wie XAI-Techniken zum Verständnis KI-gesteuerter Sicherheitsentscheidungen beitragen und klare Einblicke in potenzielle Bedrohungen und Schwachstellen liefern. Während der Leitfaden die Methoden, Beispiele und zukünftigen Trends von XAI entfaltet, entdecken Sie den integralen Zusammenhang zwischen Erklärbarkeit und Cybersicherheit und gestalten eine belastbare und sichere Zukunft in der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der künstlichen Intelligenz.
Erkunden der erklärbaren KI mit ChatGPT Deutsch
Tauchen Sie tiefer in die Welt der erklärbaren KI (XAI) ein mit unserem umfassenden Leitfaden, der jetzt Einblicke in ChatGPT Deutsch bietet. Während wir die Feinheiten transparenter und vertrauenswürdiger KI entschlüsseln, werden wir auch untersuchen, wie ChatGPT Deutsch zur sich entwickelnden Landschaft interpretierbarer künstlicher Intelligenz beiträgt. Unabhängig davon, ob Sie sich mit Methoden, Beispielen oder zukünftigen Trends befassen, ist dieser Leitfaden Ihr Leitfaden zum Verständnis von XAI, mit besonderem Schwerpunkt auf der Rolle von ChatGPT Deutsch bei der Gestaltung der Konversation rund um Erklärbarkeit. Begleiten Sie uns auf dieser Reise zur Erschließung des Potenzials transparenter KI-Technologien.
XAI und die Dynamik der KI-Ethik
Die Rolle der erklärbaren KI (XAI) geht weit über technische Spezifikationen und Modelleigenschaften hinaus. Es berührt die grundlegenden ethischen Fragen, die mit dem Einsatz von KI-Technologien verbunden sind. Die Verankerung ethischer Überlegungen in der KI-Entwicklung ist kein Randthema mehr, sondern ein zentrales Anliegen, das die Ausrichtung und Gestaltung von KI-Systemen maßgeblich beeinflusst. XAI stellt einen entscheidenden Schritt dar, um sicherzustellen, dass KI-Systeme nicht nur leistungsstark und effizient, sondern auch verantwortungsbewusst und vertrauenswürdig sind. Die Integration ethischer Überlegungen in XAI beginnt mit Transparenz. Durch das Aufschlüsseln der „Black Box“ ermöglicht XAI den Beteiligten, den Entscheidungsprozess von KI-Systemen zu verstehen und kritisch zu bewerten. Dieses Verständnis ist von grundlegender Bedeutung, um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen fair, unvoreingenommen und nachvollziehbar sind.
Abschluss
In diesem Artikel wurden die grundlegenden Konzepte von Explainable AI (XAI) untersucht und auf ihre Bedeutung für die Verbesserung von Transparenz, Vertrauen und Verantwortlichkeit in Systemen der künstlichen Intelligenz eingegangen. Es wurden Schlüsselkomponenten und Techniken wie LIME, SHAP und interpretierbare Modelle sowie ihre Anwendungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und in verschiedenen Branchen diskutiert. Untersucht wurden auch das empfindliche Gleichgewicht zwischen Modellkomplexität und Erklärbarkeit, die Rolle von XAI bei der Entscheidungsfindung und die Herausforderungen bei der Umsetzung. Die Bedeutung von XAI für den Aufbau von Vertrauen bei Benutzern und Interessengruppen, die Erleichterung einer besseren Entscheidungsfindung und den Beitrag zur Modellverbesserung und -validierung wurde hervorgehoben. Mit Blick auf die Zukunft wurden aufkommende Trends in der XAI-Forschung und ihre potenziellen Auswirkungen auf Branchen untersucht, wobei ein Wandel hin zu stärker integrierten, kontextbewussten und benutzerzentrierten Ansätzen hervorgehoben wurde. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Entwicklung von XAI tiefgreifende Auswirkungen auf den ethischen und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien hat und die zukünftige Landschaft der Transparenz, Verantwortlichkeit und des Vertrauens in künstliche Intelligenz prägt.
FAQs
1. Was sind erklärbare AI-XAI-Methoden?
Unter Explainable AI (XAI)-Methoden versteht man Techniken und Ansätze, die die Entscheidungsprozesse künstlicher Intelligenzsysteme transparenter und verständlicher machen sollen. Diese Methoden zielen darauf ab, den „Black-Box“-Charakter komplexer Modelle des maschinellen Lernens zu entmystifizieren und Benutzern und Stakeholdern Einblicke in die Art und Weise und warum bestimmte Entscheidungen zu geben. XAI-Methoden können in verschiedene Ansätze eingeteilt werden, darunter interpretierbare Modelle, Post-hoc-Erklärungen und Feature-Wichtigkeitsanalysen, die jeweils eine einzigartige Perspektive zur Verbesserung der Interpretierbarkeit von KI-Systemen bieten.
2. Was sind erklärbare KI-Beispiele?
Beispiele für erklärbare KI gibt es in verschiedenen Anwendungen zuhauf. Interpretierbare Modelle wie Entscheidungsbäume und lineare Regression liefern von Natur aus klare Einblicke in ihre Entscheidungslogik. Post-hoc-Erklärungsmethoden wie Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) und Shapley Values (SHAP) generieren verständliche Begründungen für Vorhersagen komplexer Modelle. Diese Beispiele zeigen, wie XAI-Techniken die Lücke zwischen komplexen Modellarchitekturen und menschlicher Interpretierbarkeit schließen und das Vertrauen in KI-Systeme in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und autonomen Systemen fördern.
3. Was ist das ultimative Ziel der erklärbaren KI? XAI sollte sein?
Das ultimative Ziel von Explainable AI (XAI) besteht darin, ein tieferes Verständnis von KI-Entscheidungsprozessen zu ermöglichen und Transparenz, Vertrauen und Verantwortlichkeit zu fördern. XAI möchte Benutzern, darunter sowohl Experten als auch Nicht-Experten, die Möglichkeit geben, die Ergebnisse von KI-Systemen zu verstehen und ihnen zu vertrauen. Durch die Bereitstellung interpretierbarer Erklärungen mindert XAI die mit voreingenommenen oder fehlerhaften Entscheidungen verbundenen Risiken und fördert den verantwortungsvollen und ethischen Einsatz von KI-Technologien. Letztendlich besteht das Ziel darin, ein Gleichgewicht zwischen der Vorhersagekraft komplexer Modelle und dem Bedarf an Transparenz zu finden und sicherzustellen, dass KI der Gesellschaft zugute kommt und gleichzeitig unbeabsichtigte Folgen minimiert.
4. Welche verschiedenen Arten von XAI gibt es?
Erklärbare KI (XAI) umfasst verschiedene Arten von Ansätzen, die auf unterschiedliche Bedürfnisse zugeschnitten sind. Bei der modellspezifischen Interpretierbarkeit geht es darum, inhärent interpretierbare Modelle zu entwerfen, beispielsweise Entscheidungsbäume oder regelbasierte Systeme. Modellagnostische Methoden hingegen generieren Erklärungen für jeden Modelltyp, nachdem dieser eine Vorhersage getroffen hat, und bieten so Flexibilität über verschiedene Architekturen hinweg. Lokale und globale Erklärungen unterscheiden zwischen Erkenntnissen über einzelne Vorhersagen und dem Gesamtverhalten eines Modells. Diese verschiedenen Arten von XAI-Methoden erfüllen die vielfältigen Anforderungen unterschiedlicher Anwendungen und gehen die Herausforderung der Interpretierbarkeit differenziert und anpassungsfähig an.
