MÜNCHEN (IT BOLTWISE) – In der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) gibt es viele Herausforderungen, die oft übersehen werden. Eine davon ist der sogenannte Kluger-Hans-Effekt, der aufzeigt, wie KI-Modelle zu falschen Schlussfolgerungen kommen können, obwohl sie scheinbar korrekte Ergebnisse liefern.
Der Kluger-Hans-Effekt, benannt nach einem Pferd, das angeblich rechnen konnte, beschreibt ein Phänomen, bei dem ein System scheinbar richtige Ergebnisse liefert, jedoch auf fehlerhaften Grundlagen basiert. Hans, das Pferd, konnte die richtige Anzahl von Hufschlägen zeigen, indem es die Reaktionen seines Trainers beobachtete, anstatt tatsächlich zu rechnen. Dieses Prinzip lässt sich auf KI-Modelle übertragen, die ebenfalls auf falsche Indikatoren reagieren können.
Ein Forschungsteam der Technischen Universität Berlin hat diesen Effekt im Kontext des unüberwachten Lernens von KI-Modellen untersucht. Ihre Studie, veröffentlicht in Nature Machine Intelligence, zeigt, dass KI-Modelle oft auf irrelevante Details achten, anstatt auf die wesentlichen Merkmale. Dies kann zu falschen Klassifizierungen führen, wie es bei der Analyse von Röntgenbildern von Lungen mit und ohne Covid-19 der Fall war.
In der Studie wurde festgestellt, dass die KI die Bilder nicht anhand der Covid-Merkmale, sondern aufgrund von Notizen am Rand der Bilder klassifizierte. Diese Scheinkorrelationen führten zu einer Reihe falscher Zuordnungen. Solche Fehler sind besonders problematisch, wenn sie in kritischen Bereichen wie der Medizin auftreten, wo genaue Diagnosen lebenswichtig sind.
Das unüberwachte Lernen, bei dem Modelle selbstständig Muster erkennen sollen, ist besonders anfällig für den Kluger-Hans-Effekt. Die Forscher warnen, dass dies nicht nur zu falschen Diagnosen führen kann, sondern auch zu fehlerhaften Rückrufen in der Produktion, da hier oft Anomalieerkennung zur Überwachung eingesetzt wird.
Die Autoren der Studie schlagen vor, den Kluger-Hans-Effekt bereits im unüberwachten Modell zu berücksichtigen, um alle nachgelagerten Modelle zu verbessern. Erklärbare KI und menschliche Überwachung könnten dazu beitragen, den Effekt zu minimieren. Dies ist besonders wichtig, da KI-Modelle zunehmend in sicherheitskritischen Anwendungen eingesetzt werden.
In der Zukunft könnte die Berücksichtigung des Kluger-Hans-Effekts bei der Entwicklung von KI-Modellen entscheidend sein, um deren Zuverlässigkeit und Genauigkeit zu erhöhen. Die Integration von erklärbaren KI-Ansätzen und die kontinuierliche Überwachung durch Menschen könnten dabei helfen, die Herausforderungen zu meistern, die mit der Nutzung von KI in komplexen Umgebungen verbunden sind.
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