Das Problem
Deine KI trifft eine Entscheidung. Jemand fragt warum. Dein Team zuckt mit den Schultern.
Seien wir ehrlich: Niemand versteht vollständig, was in diesen Modellen passiert. Neuronale Netze bleiben fundamental undurchsichtig. Aber das heißt nicht, dass wir komplett blind sind.
Die Frage ist nicht "Können wir KI perfekt erklären?" Sondern "Können wir nützliche Einblicke gewinnen, was diese Ausgaben beeinflusst?"
Was tatsächlich möglich ist
Wir nutzen Techniken aus der mechanistischen Interpretierbarkeit, um in die Blackbox zu schauen:
White-Box-Techniken (mit Modellzugriff):
- Attention-Analyse: Auf welche Eingaben fokussiert das Modell?
- Feature-Attribution: Was trägt am meisten zur Ausgabe bei?
- Probing: Welche Konzepte hat das Modell gelernt?
Black-Box-Techniken (nur Ein-/Ausgaben sichtbar):
- Sensitivitätsanalyse: Wie beeinflussen kleine Eingabeänderungen die Ausgaben?
- Kontrafaktische Exploration: Was würde die Vorhersage ändern?
- Konfidenz-Schätzung: Wann weiß das Modell, dass es nichts weiß?
Was das bringt: Kein perfektes Verständnis, aber nützliche Intuition. Genug um Probleme zu erkennen, Fehler zu debuggen und angemessenes Vertrauen aufzubauen.
Wie wir helfen
Wir helfen dir, deine KI-Systeme zu verstehen:
- Modellanalyse: Interpretierbarkeits-Techniken anwenden um Verhalten zu verstehen
- Fehleranalyse: Herausfinden, warum dein Modell seltsame Dinge tut
- Konfidenz-Kalibrierung: Wissen, wann man Ausgaben vertrauen kann und wann nicht
- Interpretierbare Alternativen: Manchmal schlägt ein einfacheres Modell, das man versteht, ein komplexes, das man nicht versteht
Wir versprechen keine volle Transparenz—die gibt es noch nicht. Aber wir können dir helfen, mehr zu sehen als jetzt.