Erklärbare KI – auf dem Weg zur menschenfreundlichen KI

Künstliche Intelligenz (KI) nimmt einen immer größeren Platz in Beruf und Alltag ein. Trotz des enormen Potenzials wird KI kritisch bewertet, denn die mangelnde Nachvollziehbarkeit macht die Technologie zu einer Black Box – Empfehlungen und Entscheidungen durch KI können von Menschen nicht mehr nachvollzogen und validiert werden.
Das Forschungsfeld Erklärbare KI (engl. Explainable Artificial Intelligence, XAI) setzt an diesem Punkt an und zielt darauf ab, automatisiert für Menschen verständliche Erklärungen zu generieren, welche die von KI im Einzelfall getroffenen Empfehlungen und Entscheidungen für Menschen nachvollziehbar machen. XAI kann eine Kooperation zwischen Menschen und KI auf Augenhöhe ermöglichen.

Der Vortrag zielt darauf ab, das Potenzial von XAI auf dem Weg zu einer menschenfreundlichen KI gemäß den europäischen Wertvorstellungen aufzuzeigen. Neben methodischen Grundlagen werden Anwendungsmöglichkeiten und Ergebnisse aus aktuellen Pilotprojekten vorgestellt.

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Mathias Klier, Péter-Horváth-Stiftungsprofessur für Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt betriebswirtschaftliches Informationsmanagement am Institut für Business Analytics an der Universität Ulm. Seine Forschungsinteressen liegen insbesondere in den Bereichen Big Data Analytics, Datenqualität, (Explainable) Artifical Intelligence sowie Social Media und Social Impact of Information Systems.

Maximilian Förster ist Postdoktorand an der Péter-Horváth-Stiftungsprofessur für Betriebswirtschaftslehre mit dem Schwerpunkt betriebswirtschaftliches Informationsmanagement an der Universität Ulm. Er leitet die Forschungsgruppe zu Explainable Artificial Intelligence. Weitere Forschungsschwerpunkte: Social Impact of Information Systems und Future Skills. Mit seiner Forschung möchte er zu einer Gesellschaft beitragen, in der Technologie für alle zugänglich und nützlich ist.