Skip to main content
Top

Hint

Swipe to navigate through the chapters of this book

2021 | OriginalPaper | Chapter

Skizzierung einer vertrauensvollen künstlichen Intelligenz

Author : Isabell Kunst

Published in: CSR und Künstliche Intelligenz

Publisher: Springer Berlin Heidelberg

share
SHARE

Zusammenfassung

Künstliche Intelligenz (KI) und damit verbundene ethische und rechtliche Fragestellungen sind in aller Munde. Vorrangig geht es darum, Sicherheit und Vertrauen zu schaffen, indem KI-Systeme möglichst transparent gestaltet werden sollen. Dies birgt einige Tücken: Es gibt nicht nur eine KI – je nach Art muss unterschiedlich an die Thematik herangegangen werden. Außerdem sollte die Implementierung technisch einfach realisierbar sein, sodass sie von möglichst vielen Unternehmen umgesetzt werden kann. Die Europäischen Richtlinien für eine ethische KI geben erste theoretische Ansätze zu dieser Thematik. Ergänzt werden in diesem Beitrag deren praktische Umsetzungsmöglichkeiten. Dazu zählen die Nutzung bestimmter Architekturen, Erklärbarkeit und Transparenz sowie Source-Code-Check.
Footnotes
1
z. B. Input 250.000 Passwörter, Generierung von 31.000 Passwörtern – Übereinstimmung von 3180 Passwörtern (Gesamtmenge 14 Mio.).
 
2
Ein neuronales Netz allein wäre zu schnell overfittet. Das bedeutet, dass es sich zu schnell spezialisieren würde, was eine bestimmte Komplexität von Regeln unmöglich machen würde.
 
3
Zum Beispiel könnten sie Ausgaben machen, was bis zu einer gewissen Schicht bereits erkannt wurde, wie etwa bei einem Bild eines Hauses: Türen in Schicht 1, Fenster in Schicht 2, Rauchfang in Schicht 3 etc.
 
4
Beispiel Analyse von Arztbriefen: Es reicht nicht aus, wenn eine KI nur eine gewisse Diagnose stellt (z. B. Hirntumor), sondern auch aufgrund welcher Textbausteine im Arztbrief darauf geschlossen wird.
 
5
Falls die KI z. B. Textbausteine falsch versteht, können diese nochmals solange trainiert werden, bis sie so verstanden werden, wie es der Trainer möchte.
 
6
Details s. unter Abschn. 6.2.
 
Literature
1.
go back to reference Ertel W (2016) Grundkurs künstliche Intelligenz: eine praxisnahe Einführung, 4. Aufl. Springer, Wiesbaden, S. 1–3 Ertel W (2016) Grundkurs künstliche Intelligenz: eine praxisnahe Einführung, 4. Aufl. Springer, Wiesbaden, S. 1–3
7.
go back to reference Gausemeier J et al (2012) Produkte und Produktionssysteme integrativ konzipieren. Modellbildung und Analyse in der frühen Phase der Produktentstehung. Hanser, München 2012, S 47–48 Gausemeier J et al (2012) Produkte und Produktionssysteme integrativ konzipieren. Modellbildung und Analyse in der frühen Phase der Produktentstehung. Hanser, München 2012, S 47–48
14.
go back to reference Holzinger A (2018) Explainable AI (ex-AI). Informatik-Spektrum 41(2, 1):138–143 Holzinger A (2018) Explainable AI (ex-AI). Informatik-Spektrum 41(2, 1):138–143
Metadata
Title
Skizzierung einer vertrauensvollen künstlichen Intelligenz
Author
Isabell Kunst
Copyright Year
2021
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-662-63223-9_7

Premium Partner