Du hast bestimmt schon von Künstlicher Intelligenz und von Machine Learning gehört. Aber hast du auch schon mal von XAI oder Mechanistic Interpretability gehört? Diese Begriffe tauchen immer häufiger auf und sind sehr wichtig für unsere Zukunft und vor allem für uns als zukünftige Entwicklerinnen, Designerinnen oder Entscheidungsträgerinnen in der Tech-Welt. Deshalb erkläre ich dir heute, was XAI und Mechanistic Interpretability bedeuten und warum es sich lohnt, diese Begriffe zu kennen.
Was ist eigentlich XAI?
XAI steht für Explainable Artificial Intelligence, also übersetzt „erklärbare künstliche Intelligenz“. Stell dir vor, du arbeitest an einer KI, die bei der medizinischen Diagnostik hilft. Sie analysiert MRT-Bilder und sagt: „Achtung, Verdacht auf einen Tumor.“ Aber die Ärztin, die sich das Bild anschaut, sieht das anders: „Sieht für mich unauffällig aus.“ Wer hat nun recht? Und wie kam die KI zu ihrer Einschätzung? Genau hier kommt XAI ins Spiel. Ziel von Explainable AI ist es, Entscheidungen von KI-Systemen transparent und nachvollziehbar zu machen. Also nicht einfach nur eine Black Box, die irgendwas ausspuckt, sondern ein System, das dir zeigen kann: Diese Stellen im Bild waren auffällig, diese Daten haben die Diagnose beeinflusst. Das könnte zum Beispiel so aussehen, dass eine KI in der Bildanalyse farbig markierte Regionen zeigt, auf die sie besonders angesprungen ist und erklärt, dass sie bei bestimmten Kontrasten oder Gewebestrukturen in der Vergangenheit ähnliche Befunde als Tumore klassifiziert hat. Das hilft Ärzt*innen dabei, die Einschätzung der KI besser nachzuvollziehen und vielleicht sogar eigene blinde Flecken zu erkennen.
Was ist Mechanistic Interpretability?
Mechanistic Interpretability ist ein Teilgebiet von XAI und fragt: Wie genau trifft eine KI Modell eigentlich Entscheidungen? Es geht darum, nicht nur das Verhalten eines Modells zu beschreiben, sondern zu verstehen, wie es intern funktioniert. Man könnte sagen: Statt nur die Symptome zu beobachten, wollen Forscherinnen den Bauplan des künstlichen Gehirns dieser KI entschlüsseln. Stell dir etwa ein ML Modell vor, das Texte schreibt. Dabei könnten Forscherinnen etwa ein „Neuron“, das speziell auf Namen reagiert und ein anderes, das Satzenden erkennt, entdecken. Durch diese Analyse auf tiefer Mikroebene kann man immer besser verstehen, wie komplexe Modelle wie z.B GPT wirklich denken oder verstehen, warum sie manchmal halluzinieren.
Mechanistic Interpretability ist also echte Grundlagenforschung. Sie will das Innenleben von KI genauso verständlich machen wie ein Schaltplan oder eine Gleichung. Schritt für Schritt.
Warum das gerade für uns spannend ist
KI entscheidet schon heute, was wir auf Social Media sehen, wie wir behandelt werden und manchmal sogar, ob ein medizinischer Eingriff empfohlen wird. Wenn wir nicht verstehen, wie diese Systeme funktionieren, geben wir Kontrolle ab. Gerade Frauen und marginalisierte Gruppen sind oft diejenigen, die am stärksten von intransparenter Technologie betroffen sind und gleichzeitig am meisten Veränderung bringen können, wenn sie mitentwickeln. Wenn du also neugierig bist, warum Technik sich manchmal seltsam verhält, bist du hier genau richtig.
Fazit: Künstliche Intelligenz verstehen und nicht nur benutzen
KI ist kein Science-Fiction-Thema mehr. Sie ist da, in unseren Handys, in der Medizin, in Schulen und vielen weiteren Gebieten. Umso wichtiger ist es, dass wir verstehen, wie sie funktioniert. Und vor allem: dass wir sie verbessern können. XAI hilft uns, Entscheidungen erklärbar zu machen. Mechanistic Interpretability hilft uns, die Funktionsweise der KI wirklich zu verstehen. Vielleicht findest du ja, wie ich, genau hier dein Thema, zwischen Technik, Forschung und echter gesellschaftlicher Wirkung. Denn in der KI von morgen ist Platz für mehr als nur Code. Sie braucht Verständnis, Verantwortung und Vielfalt.