25.10.2019

Blick in die Blackbox: Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen in der Praxis

In der neuesten Publikation der Arbeitskreise Artificial Intelligence und Big-Data & Advanced Analytics des Bundesverbands Informationswirtschaft, Telekommunikation und neue Medien, bitkom geht es um Nachvollziehbarkeit von KI-Algorithmen in der Praxis. KI-ExpertInnen präsentieren darin konkrete Anwendungsfälle der transparenten KI aus der Industrie. Einer der Beiträge kommt von den CRISP-Wissenschaftlern Prof. Martin Steinebach und Lukas Graner, beide vom Fraunhofer SIT. In ihrer Veröffentlichung "Interpretierbare Verifizierung von Autorschaft" stellen sie eine Methode der Autorschaftsverifikation vor.

Die Wissenschaflter geben zunächst ein Beispiel für die Notwendigkeit der Interpretierbarkeit von Ergebnissen des maschinellen Lernens und stellen anschließend einen Ansatz zum Erreichen dieser Interpretierbarkeit vor. Das von den Wissenschafltern entwickelte Verfahren ermöglicht es, die Autorschaft eines Dokumentes einer Person zuzuordnen, wenn eines oder mehrere Dokumente, die nachweislich von dieser Person stammen, als Referenz vorliegen.

Die Veröffentlichung kann über folgende Webseite kostenfrei heruntergeladen werden: https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Blick-Blackbox-Nachvollziehbarkeit-KI-Algorithmen-Praxis (Beitrag von Prof. Steinebach und Lukas Garner ab Seite 33)

 

 

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