Christophe Krech, M.Sc.
Explainable AI (XAI) hat sich in den letzten Jahren zu einem für Akademiker und Praktiker hochrelevanten Forschungsfeld entwickelt. Ausgangspunkt ist dabei stets die Frage, wie sich der vermeintliche Konflikt zwischen der Leistungsfähigkeit (Performance) und Erklärbarkeit eines Machine-Learning-Modells auflösen lässt. Ziel des Beitrags ist es, einen Einblick in den aktuellen Stand der Forschung zu geben und dabei sowohl auf methodische, konzeptionelle und regulatorische Fragestellungen einzugehen. Die Kreditwirtschaft wird dabei immer wieder als Beispiel herangezogen; sie ist mit ihren klaren regulatorischen Anforderungen eine geeignete Blaupause für den verantwortungsvollen Einsatz von künstlicher Intelligenz.