Er­klä­run­gen von KI im Kon­text be­trach­ten

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Transregio 318 lädt zur 3. Konferenz ein

Wie können Erklärungen von “künstlich Intelligenten Systemen” verständlich gestaltet werden und welche Rolle spielt der Kontext dabei? Diese Fragen stehen im Mittelpunkt der dritten TRR 318-Konferenz „Contextualizing Explanations“ („Erklärungen kontextualisieren“), die am 17. und 18. Juni in Bielefeld stattfindet. Veranstalter ist der Sonderforschungsbereich/Transregio (TRR) 318 der Universitäten Bielefeld und Paderborn. Internationale Wissenschaftler*innen werden ihre aktuellen Forschungsarbeiten und -ansätze im Bereich Erklärbarer Künstlicher Intelligenz austauschen. Weitere wissenschaftliche Impulse kommen von renommierten Keynote-Speakern.

Systeme mit künstlicher Intelligenz (KI) werden immer häufiger in sensiblen Anwendungsfeldern eingesetzt, in denen Fehlentscheidungen gravierende Folgen haben können – beispielsweise in der Medizin oder im Finanzwesen. Indem KI-Systeme transparent gemacht werden, lässt sich eine effektive Kontrolle sicherstellen, die Nutzer*innen dazu befähigt, Entscheidungen auf KI-Basis zu hinterfragen. „Damit Nutzer*innen selbstbestimmt handeln können, müssen Erklärungen von KI-Entscheidungen sachdienlich sein und ausreichende Informationen liefern“, sagt Prof. Dr. Philipp Cimiano, stellvertretender Sprecher des TRR 318. „Da keine Erklärung allen Anforderungen genügt, verfolgt der TRR 318 den Ansatz, Nutzer*innen die Möglichkeit zu geben, KI-Erklärungen aktiv mitzugestalten und nach ihren Bedürfnissen zu steuern.“ 

Auf der TRR 318-Konferenz beziehen die Forschenden den Kontext mit in den Erklärprozess ein. „Dabei ist Kontext dynamisch“, erklärt Mitorganisatorin Prof. Dr.-Ing. Anna-Lisa Vollmer. „Zunächst kann es für die Erklärung relevant sein, dass eine Person einen anderen sprachlichen und kulturellen Hintergrund hat. Das kann aber schnell an Bedeutung verlieren, wenn beispielsweise drängender ist, dass die Person wenig Zeit hat und die Erklärung kürzer ausfallen muss. Auch der Raum, in dem die Erklärung gegeben wird, kann manchmal relevant sein.“

Prof. Dr. Benjamin Paaßen ergänzt: „Nutzer*innen gewinnen durch die Kontextualisierung von KI-Erklärungen mehr Verständnis und Kontrolle über die Prozesse. Die Vorträge auf der TRR 318-Konferenz verdeutlichen, wie vielfältig Kontext sein kann und welche Auswirkungen er auf die Nutzer*innen hat.“ 

Eingeladene Sprecher*innen

Die Konferenz startet am Dienstag mit einem Keynote-Vortrag von Dr. Kacper Sokol. Er forscht in der „Medical Data Science“-Gruppe der ETH Zürich. In seinem Vortrag zieht er ein breites Spektrum an relevanten interdisziplinären Erkenntnissen heran und schlägt vor, die Entscheidungsfindung des Menschen auf datengesteuerte Weise zu unterstützen. Der zweite Keynote-Vortrag wird von Prof. Dr. Virginia Dignum von der Umeå Universität per Videozuschaltung gehalten. Sie stellt die aktuellen EU-Debatten zur KI-Regulierung vor und diskutiert, wie sichergestellt werden kann, dass technologischer Fortschritt mit ethischer und rechtlicher Verantwortung einhergeht.

Am zweiten Konferenztag erwartet die Teilnehmenden der Keynote-Vortrag von Prof. Dr. Angelo Cangelosi von der Universität Manchester. Sein Vortrag trägt den Titel „The Importance of Starting Small with Baby Robots” („Warum es wichtig ist, mit Baby-Robotern klein anzufangen“). Cangelosi stellt Beispiele vor, wie Roboter Sprache lernen können, und diskutiert wichtige Prinzipien wie „klein anfangen“, was bedeutet, dass Roboter mit einfachen Konzepten und Aufgaben beginnen. Außerdem geht er auf die Vor- und Nachteile von fundamentalen Modellen in der Robotik sowie auf Fragen zu erklärbarer KI (XAI) und Vertrauen ein.

Die Konferenz schließt mit einer Podiumsdiskussion, bei der Mitglieder anderer Forschungsverbünde verschiedene Kontexte für Erklärungen diskutieren.

Foto (TRR 318): Wie kann eine KI verständlich erklären und dabei den Kontext berücksichtigen? Fragen, die auf der 3. TRR 318-Konferenz diskutiert werden.

Kontakt

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Linda Thomßen

Sonderforschungsbereich Transregio 318

Mitarbeiterin Ö - Wissenschaftskommunikation

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