Vertrauenswürdigkeit ohne Anker: Positionspapier zu strukturellen Fehlanpassungen von Erklärungs-IA-Vertrauenswürdigkeitsmetriken für Feature-Bedeutung

Die Methoden der erklärbaren Künstlichen Intelligenz (XAI) werden als Mittel beworben, Vertrauen zu schaffen, indem sie maschinelle Lernmodelle für die Nutzer verständlicher machen. Die in den letzten zehn Jahren gesammelten Belege zeigen jedoch, dass diese Ansätze in der Praxis häufig ihr Ziel nicht erreichen und sogar zu übermäßigem Vertrauen in fehlerhafte Vorhersagen führen, was wiederum eine Abneigung gegen Algorithmen erzeugt. Anstatt als Garant für Zuverlässigkeit zu dienen, wirkt XAI eher als Debugging‑Werkzeug, das anekdotische Einblicke liefert – etwa darüber, welche Merkmale das Modell gelernt hat. Ein zentrales Problem ist die Neigung erklärender Techniken, die interne Funktionsweise des Modells zu stark zu vereinfachen, wodurch eine Diskrepanz zwischen Erklärung und tatsächlichem Modell entsteht, ein Phänomen, das als Mangel an Treue oder Untreue bezeichnet wird. Treue beschreibt, wie nah die Erklärung am Verhalten des Modells liegt; eine rigorose Messung würde einen entscheidenden Bestandteil der Zuverlässigkeit der Erklärung quantifizieren. Der Positionsartikel identifiziert fünf wesentliche Einschränkungen der aktuellen Treue‑Metriken und schlägt vier Forschungsrichtungen vor, um deren Robustheit und rechnerische Machbarkeit zu verbessern. Diese Diskussion ist relevant, weil ohne verlässliche Metriken Nutzer irreführenden Erklärungen vertrauen könnten, was die KI‑gestützte Entscheidungsfindung gefährdet und die sichere Einführung dieser Systeme erschwert.

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