Ob Kredite, Jobs oder medizinische Diagnosen: Bei Entscheidungen darüber wird Künstliche Intelligenz bereits eingesetzt. Dabei sind die Einschätzungen komplexer KI-Systeme für Menschen oft kaum im Detail verständlich. Lässt sich das ändern? Carina Schroeder erzählt Ralf Krauter in dieser Folge von Lösungsansätzen für "erklärbare KI" - und jeder Menge Problemen.


Das erwartet Euch in dieser Episode:

(03:10) Was ist "Explainable AI" überhaupt?
(08:37) Die App "SkinDoc" soll KI-Entscheidungen nachvollziehbar machen
(13:46) Erklärbarkeit ist nicht gleichbedeutend mit Verständlichkeit
(20:32) Große Sprachmodelle: Generativer KI beim Denken zuschauen
(23:25) Erste Lösungsansätze weisen Weg in die Zukunft

Unsere GesprächspartnerInnen in dieser Folge:

• Adriano Lucieri, KI-Forscher am Deutschen Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz DFKI
• Marina Tropmann-Frick, Professorin für Data Science an der HAW Hamburg
• Rosina Weber, Professorin für Informationswissenschaft und Informatik an der Drexel University in Philadelphia

Mehr zum Thema in der Deutschlandfunk App:

• "KI verstehen" fragt nach: Wie Microsoft KI vertrauenswürdig machen will
• Intransparente KI: In den Fängen der Algorithmen
• Erklärbar: Modell-Algorithmen bringen Licht in die Blackbox der KI

Weiterführende Links:

• Wiley-Studie von Rosina Weber (englisch): XAI ist in Schwierigkeiten
• DFKI-Text über SkinDoc: Erklärbare KI für die Tele-Dermatologie
• arXiv-Studie von Marina Tropmann-Frick (englisch): Eine Literaturübersicht zum Thema Responsible AI

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