Pegasystems: In kritischen Anwendungen ist transparente KI unverzichtbar

Pegasystems Inc., führender Anbieter von strategischen Software-Lösungen für Vertrieb, Marketing, Service und Operations, weist auf eine wichtige Unterscheidung beim Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) hin: Opaque KI sollte nur für unkritische Anwendungen verwendet werden, für kritische oder regulierte Szenarien kommt dagegen nur transparente KI in Frage, weil nur diese nachvollziehbare Ergebnisse liefert.

Pegasystems: In kritischen Anwendungen ist transparente KI unverzichtbar

Im CRM und im E-Commerce wird KI bereits verbreitet für die Optimierung der Interaktionen mit Kunden verwendet – so beispielsweise in Chatbots und für selbstlernende Empfehlungen im E-Commerce. Unternehmen versprechen sich von KI hier effizientere und flexiblere Prozesse.

Allerdings birgt der KI-Einsatz auch Risiken, weil die verwendeten Algorithmen zu unbeabsichtigten Ergebnissen führen können. Das gilt umso mehr, wenn selbstlernende und sich selbst optimierende Systeme eingesetzt werden, beispielsweise um das Kaufverhalten vorherzusagen. Die Ergebnisse können aufgrund von „Voreingenommenheit“ – also aufgrund von nicht ausreichend neutral konfigurierten Parametern – verfälscht sein. Unerwünschte Ergebnisse können sogar die Reputation von Unternehmen beschädigen; so zum Beispiel als ein KI-gesteuerter Chatbot von Microsoft in einer Diskussion einen rassistischen Kurs einschlug.

Im Nachhinein lässt sich dann aufgrund der Fülle von Parametern und Nebenbedingungen – die in Echtzeit wechseln können – nicht mehr nachvollziehen, weshalb das System bestimmte Annahmen getroffen hat; außerdem werden häufig zufallsgenerierte Parameter eingestreut.

Pegasystems weist darauf hin, dass KI-Anwender zwischen transparenter und opaquer (undurchsichtiger) KI unterscheiden müssen:

  • Transparente KI bleibt für Anwender in jedem Schritt nachvollziehbar; es lässt sich jederzeit feststellen, warum und wie das System zu einer bestimmten Lösung gekommen ist
  • Opaque KI liefert Ergebnisse, von denen auch der Anwender nicht mit Bestimmtheit angeben kann, warum es dazu gekommen ist

Dr. Kay Knoche, Principal Solution Consultant bei Pegasystems in München, erklärt:

„Transparent und opaque sind keine Wertungen. Es geht nicht um gute oder schlechte KI, sondern um unterschiedliche technische Verfahren. Eine transparente Entscheidungsfindung lässt sich trotz einer großen Zahl von Parametern mit Reverse Engineering immer zurückverfolgen. Bei opaquer KI kann das Regelwerk dagegen fast beliebig weiterwachsen, das System lernt und formuliert dabei seine Regeln bis zu einem gewissen Grad selbst.“

Transparenz bedeutet eine Einschränkung der KI-Verfahren. Diese Systeme sind daher weniger effizient. Jedoch ist Transparenz in vielen Anwendungen unverzichtbar. So müssen Finanzdienstleister gegenüber Aufsichtsbehörden darlegen können, wie bestimmte Entscheidungen zustande gekommen sind. Die neue EU-Daten­schutz-Grundverordnung (DSGVO) schreibt das für einige Anwendungsbereiche sogar zwingend vor.

Dr. Knoche weiter:

„Anwender müssen sich darüber im Klaren sein, welche Art von KI sie wann und wofür einsetzen. Nur in einfachen, unkritischen Szenarien können sie die Effizienz der opaquen KI nutzen, ansonsten müssen sie auf die transparente KI zurückgreifen, die sie jederzeit unter Kontrolle halten können. Diese Entscheidung, in welchen Fällen welche Variante passt, kann ihnen die KI zumindest vorerst jedoch nicht abnehmen.“

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