6 November 2024
Aufdecken von Black Boxes: Verstehen von Machine Learning-Modellen mit großen Sprachmodellen
Aufdecken von Black Boxes: Verstehen von Machine Learning-Modellen mit großen Sprachmodellen
Aufgabe
„White Boxes“ bzw. „Black Boxes“ sind Begriffe, die zur Beschreibung von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) herangezogen werden. Diese Modelle sind für Laien nur schwer durchschaubar, was es den Beteiligten nicht gerade leicht macht, die Entscheidungen der Modelle nachzuvollziehen und zu akzeptieren. Um diese Lücke etwas zu schließen, wurde der Bereich der erklärbaren KI (Explainable AI, XAI) mit dem Ziel entwickelt, die Transparenz und das Verständnis von Modellentscheidungen zu verbessern, was letzten Endes zu einem höheren Maß an Vertrauen und Sicherheit beim Einsatz von ML-Modellen in kritischen Bereichen führt.
Lösung
Wir bei BI4ALL setzen XAI ein, um bei der Interpretation des Modells zu helfen. Diese Tools unterstützen uns dabei, die Bedeutung der einzelnen Variablen für die Vorhersagen des Modells zu ermitteln. Die Interpretation der Bedeutung jedes Beitrags und seines Kontexts bei jedem Problem bleibt jedoch eine Herausforderung.
Durch die Kombination eines Large Language Model (LLM) mit der XAI-Technik, um die Entscheidungen des Modells besser zu verstehen und jede Entscheidung im Kontext der Challenge zu erklären, sowie durch die Kombination des Problemkontexts mit den Ergebnissen der XAI-Technik ist BI4ALL in der Lage, diese Informationen in ein LLM-Prompt einzusetzen sowie komplexe numerische Beiträge in einfache Erklärungen zu übersetzen, die auf den Kontext des jeweiligen Problems oder Geschäftsfalls zugeschnitten sind. Anschließend werden die Ergebnisse der Modellinterpretation in einem Bericht präsentiert.
Vorteile
Durch die LLM-Antwort können die Beteiligten feststellen, ob die Prognose plausibel ist, und nachvollziehen, was das Modell dazu veranlasst hat, eine bestimmte Vorhersage zu treffen. Diese Vereinfachung bei der Darstellung der Ergebnisse beseitigt das Konzept der „Black Boxes„, was zu mehr Transparenz und Rechenschaft beim Einsatz des Modells führt und es allen Beteiligten gestattet, die Ergebnisse ohne Zweifel zu verstehen und zu nutzen.
In einer Welt, in der künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen immer mehr Lösungen ausmachen, erleichtert die Fähigkeit, „Black Boxes“ zu interpretieren, das Aneignen eines ethischen und verantwortungsvollen Verhaltens sowie die nützliche Anwendung dieser Technologien zum Wohle der Menschheit.
Statistik
20%
Verbesserung
der F1-Score-Metrik beim Einsatz von XAI-Techniken zur Identifizierung verzerrter Informationen.
60%
der Nutzer
ziehen es vor, die Ergebnisse durch das LLM erklärt zu bekommen, anstatt nur XAI-Bibliotheken zu verwenden.
Praktische Anwendungen
-
Medizinische Diagnose
-
Schulabbruch
-
Vorhersagen im Fremdenverkehr
-
Lead Scoring
-
Aufdeckung von Betrug
Beispiel
Ziehen wir als Beispiel ein Unternehmen aus dem Gesundheitswesen heran, das ein Modell des maschinellen Lernens einsetzt, um Patientenresultate auf der Grundlage unterschiedlicher medizinischer Faktoren vorherzusagen. Durch die Integration eines LLM mit einer XAI ist dieses Unternehmen in der Lage, einen Bericht zu erstellen, der jede Prognose in einfachen, kontextspezifischen Begriffen erklärt. Wenn das Modell beispielsweise für einen Patienten ein hohes Diabetesrisiko vorhersagt, kann das LLM eine detaillierte, aber verständliche Erklärung liefern, wobei Faktoren wie ein hoher BMI, die Familiengeschichte und das Alter besonders hervorgehoben werden. Dieser Bericht hilft Ärzten und Gesundheitsmanagern, die Gründe für die Vorhersage des Modells zu verstehen, damit sie wiederum fundierte Entscheidungen treffen und mit den Patienten effektiver über deren Gesundheitsrisiken kommunizieren können.