Definition
Algorithmische Transparenz bedeutet, ein KI-System so nachvollziehbar zu machen, dass sich Nutzer verantwortungsvoll darauf stützen können. Dazu gehören typischerweise: Zweck, Datenquellen, Grenzen, Evaluationsergebnisse und Hinweise zur sicheren Interpretation.
Warum es wichtig ist
- Vertrauen: Nutzer müssen wissen, wann sie sich auf Outputs verlassen dürfen.
- Sicherheit: Transparenz hilft, Fehler und Missbrauch zu erkennen.
- Compliance: viele Rahmenwerke verlangen Dokumentation und Nutzerinformation.
Wie es funktioniert
Dokumentieren -> Disclosure -> Outputs erklären -> Logging -> Docs aktuell haltenTransparenz ist nicht “Quellcode offenlegen”. Es ist der richtige Disclosure-Level für Nutzer, Auditoren und interne Owner.
Praktisches Beispiel
Ein Legal-AI-Tool zeigt, welche Quellen durchsucht wurden, liefert Zitate und erklärt, dass es Recherche unterstützt — nicht professionelles Urteil ersetzt.
Häufige Fragen
Q: Ist Transparenz dasselbe wie Explainable AI (XAI)?
A: XAI ist eine Technik. Transparenz ist breiter: Disclosures, Dokumentation und operative Klarheit.
Q: Geht Transparenz ohne Trade Secrets preiszugeben?
A: Oft ja. Man kann Zweck, Limits und Controls offenlegen, ohne proprietäre Details zu verraten.
Verwandte Begriffe
- AI Documentation Requirements — erforderliche Nachweise
- Modellverantwortung — Ownership und Traceability
- Menschliche Aufsicht — Information für Aufsicht
- EU AI Act — regulatorische Erwartungen
Referenzen
Verordnung (EU) 2024/1689 (EU AI Act).
References
Regulation (EU) 2024/1689 (EU AI Act).