Künstliche Intelligenz (KI) KI-Troubleshooting – aber wie?

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Oftmals sind KI-Systeme noch nicht ganz ausgereift und in der Lage, tatsächlich unabhängig und fehlerfrei zu agieren. Wie können Anwender die Entwicklung ihrer KI fördern und gleichzeitig die Fehler und Risiken reduzieren?

Trotz der bemerkenswerten Fortschritte, die in den letzten Jahrzehnten auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) erzielt wurden, hält die Technologie immer noch nicht so ganz, was sie verspricht. KI-gestützte Lösungen können beispielsweise alles schreiben, von Nachrichtenartikeln bis hin zu Romanen, jedoch nicht immer ohne diskriminierende Sprache. Selbstfahrende Autos können ohne Zutun des Fahrers navigieren, können aber Risiken vermeidbarer Unfälle nicht ausschließen.

Kontrolle über Entscheidungen behalten

Dies hat zur Folge, dass der KI nicht umfänglich vertraut werden darf. Das bedeutet aber nicht, dass deshalb Entwicklung und Einsatz von KI-Technologien der nächsten Generation gestoppt werden muss. Stattdessen sollten die Teams dezidierte Hilfestellungen etablieren, indem Experten Datensätze aktiv filtern und validieren.

Auf diese Weise wird die Kontrolle über eine automatisierte Entscheidungsfindung behalten. Ferner sind Richtlinien zu erarbeiten, die in der Folge wiederum automatisch angewendet werden können. Wenn also den KI-Technologien nicht vertraut werden sollen, wie lassen sich dann die Entwicklungen weiterhin fördern und gleichzeitig die Risiken reduzieren? Hierzu bietet sich eine Reihe von Lösungsansätzen an. Dazu gehören:

Fehlerquellen identifizieren

Fehler in KI-Systemen können aus unterschiedlichen Quellen stammen, zum Beispiel aus Daten, Algorithmen, Modellen, Schnittstellen oder menschlichen Faktoren. Datenfehler treten unter anderem aufgrund schlechter Qualität, Verzerrung oder Unvollständigkeit der zum Trainieren oder Testen des KI-Systems verwendeten Daten auf.

Algorithmusfehler ergeben sich beispielsweise aus Fehlern, Einschränkungen oder Annahmen des Codes oder der Logik, die das KI-System implementiert. Modellfehler tauchen aufgrund von Überanpassung, Unteranpassung oder Generalisierungsproblemen des KI-Systems auf. Schnittstellenfehler resultieren aus schlechtem Design, schlechter Benutzerfreundlichkeit oder Feedback des KI-Systems. Menschliche Fehler entstehen aufgrund von Missbrauch, Missverständnissen oder böswilligem Verhalten der Anwender oder Entwickler des KI-Systems.

Die Identifizierung der Fehlerquelle kann dem Anwender dabei helfen, die möglichen Ursachen und Lösungen für den KI-Systemfehler einzugrenzen.

Analyse der Auswirkungen von Fehlern

Fehler in KI-Systemen führen je nach Kontext, Schweregrad, Häufigkeit und Sichtbarkeit des Fehlers zu unterschiedlichen Auswirkungen. Einige Fehler können leicht, andere wiederum eher schwieriger zu beheben sein.

Einige Fehler können nur wenige Anwender oder Fälle betreffen, während andere viele Anwender oder Fälle betreffen können. Einige Fehler sind erkennbar bzw. werden gemeldet, während andere nicht so leicht entdeckt werden können. Die Analyse der Fehlerauswirkungen soll den Anwender dabei unterstützen, KI-Systemfehler zu priorisieren, zu kommunizieren und zu reduzieren.

KI-Fehler effektiv debuggen

Debuggen und Testen sind wesentliche Schritte, um den KI-Systemfehler zu finden und zu beheben. Beim Debuggen geht es darum, den Code oder die Logik des KI-Systems zu überprüfen, um den Fehler zu identifizieren und zu beheben. Beim Testen wird das KI-System validiert, damit seine Leistung, Zuverlässigkeit und Vertrauenswürdigkeit verbessert werden kann.

Debugging und Tests lassen sich auf verschiedenen Ebenen durchführen, beispielsweise auf Einheiten-, Integrations-, System- oder Benutzerebene. Beim Debuggen und Testen können auch unterschiedliche Methoden zum Einsatz kommen, beispielsweise manuelle, automatisierte oder hybride Methoden. Durch Debuggen und Testen wird der Anwender in die Lage versetzt, den KI-Systemfehler zu beheben bzw. zu verhindern.

Effektives Debuggen verbessert die Zuverlässigkeit und die Gesamtleistung des KI-Systems:

• Fehleranalyse – Identifizierung und Kategorisierung der Fehler anhand von Protokollen und Metriken.

• Dateninspektion – Untersuchung der Datensätze auf Qualität, Verzerrung und Repräsentation.

• Modellbewertung – Bewertung der Komplexität des Modells und den Kompromiss zwischen Bias und Varianz.

• Hyperparameter-Tuning – Anpassung der Lernraten und Regularisierung zur Optimierung.

• Erklärbarkeitstools – LIME und SHAP für Erkenntnisse nutzen.

• User-Feedback – Integration von Feedback. Modelle entsprechend neu trainieren.

• A/B-Tests – Experimente zur Modellverfeinerung durchführen.

• Überwachung – Leistung kontinuierlich überwachen.

• Dokumentation – Aufzeichnungen über Anpassungen und Ergebnisse.

Überwachung und Aktualisierung

Die Überwachung umfasst das Sammeln, Analysieren und Melden der Daten sowie Rückmeldungen des KI-Systems, um den Fehler zu diagnostizieren. Bei der Aktualisierung geht es darum, den Code oder die Logik des KI-Systems zu verbessern, um den Fehler zu korrigieren.

Die Überwachung und Aktualisierung kann in unterschiedlichen Intervallen erfolgen, beispielsweise in Echtzeit, regelmäßig oder bei Bedarf. Die Überwachung und Aktualisierung kann auch verschiedene Tools umfassen, beispielsweise durch Dashboards, Warnungen oder Protokolle. Überwachung und Aktualisierung helfen dabei, KI-Systemfehler zu beheben.

Dokumentation des KI-Systems

Dokumentationen sind notwendige Schritte, um KI-Systemfehler besser zu verstehen und für Stakeholder zu kommunizieren. Die dafür zu Grunde gelegten Erläuterungen stellen die Gründe, Beweisführungen oder Beispiele für KI-Systemfehler bereit. Dokumentationen zeigen die Daten, den Verlauf oder die Lehren aus den KI-Systemfehlern auf.

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