• English
  • Deutsch
  • Log In
    Password Login
    Research Outputs
    Fundings & Projects
    Researchers
    Institutes
    Statistics
Repository logo
Fraunhofer-Gesellschaft
  1. Home
  2. Fraunhofer-Gesellschaft
  3. Anderes
  4. Erklärbare Künstliche Intelligenz
 
  • Details
  • Full
Options
August 2024
Paper (Preprint, Research Paper, Review Paper, White Paper, etc.)
Title

Erklärbare Künstliche Intelligenz

Title Supplement
Potenziale, Herausforderungen und Ansätze zur Zertifizierung von KI-Systemen
Abstract
Mit der zunehmenden Marktreife von KI-Produkten stehen Entwicklerinnen und Entwickler sowie Unternehmen vor der Herausforderung, die Sicherheit dieser Produkte zu verifizieren und für eine eventuelle Zertifizierung nachzuweisen. Die "Black-Box"-Natur von KI erschwert diese Aufgabe erheblich, da herkömmliche Prüfprozesse für selbstlernende KI-Systeme nicht anwendbar sind. Obwohl klassische Softwaretests möglicherweise nie vollständig auf KI übertragbar sein werden, zeigt die Forschung im Bereich der erklärbaren Künstlichen Intelligenz (XAI) vielversprechende Fortschritte. XAI zielt darauf ab, die Entscheidungslogiken und Datenverknüpfungen in KI-Modellen nachvollziehbar zu machen. Dieses Whitepaper untersucht die Potenziale von XAI für die Entwicklung, Absicherung und Zertifizierung von KI-Systemen. Basierend auf einer Analyse relevanter Literatur und Experteninterviews aus verschiedenen Bereichen werden zentrale Erkenntnisse vorgestellt.
Author(s)
Fresz, Benjamin
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA  
Brajovic, Danilo
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA  
Aichele, Andreas  
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA  
Edosomwan, Irene
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA  
Huber, Marco  
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA  
Göbels, Vincent Philipp
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Omri, Safa
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Kutz, Janika  
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Neuhüttler, Jens  
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
DOI
10.24406/publica-3694
File(s)
2024_Göbels_Erklärbare Künstliche Intelligenz.pdf (1.09 MB)
Rights
Under Copyright
Language
German
Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA  
Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO  
Keyword(s)
  • Erklärbare Künstliche Intelligenz

  • XAI

  • KI-Produkte

  • Sicherheit

  • Verifizierung

  • Zertifizierung

  • Black-Box

  • Prüfprozesse

  • Selbstlernende Systeme

  • Datenverknüpfungen

  • Absicherung

  • Verzerrungen

  • Bias

  • Nutzerfokussierte Methoden

  • Fairness

  • Transparenz

  • Cookie settings
  • Imprint
  • Privacy policy
  • Api
  • Contact
© 2024