Please note:
On this page you will only see the English-language presentations of the conference. You can find all conference sessions, including the German speaking ones, here.
The times given in the conference program of OOP 2023 Digital correspond to Central European Time (CET).
By clicking on "VORTRAG MERKEN" within the lecture descriptions you can arrange your own schedule. You can view your schedule at any time using the icon in the upper right corner.
User-Experience-Design mit Explainable AI
Erklärbare KI (Explainable AI, kurz XAI) ermöglicht es, automatisiert situations- und zielgruppenspezifische Begründungen für die Empfehlungen, Prognosen und Entscheidungen von KI-Systemen zu erzeugen.
Hierdurch lassen sich nicht nur Nachvollziehbarkeit und Akzeptanz automatisierter Entscheidungen bei Endanwender:innen steigern, sondern auch Reaktions- und Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Anhand praxisnaher Beispiele demonstrieren wir, wie die Methodenvielfalt Erklärbarer KI für das UX-Design genutzt werden kann.
Zielpublikum: Produktdesigner, UX-Designer, Projektverantwortliche, Datenwissenschaftler, Entscheidungsträger
Voraussetzungen: Grundkenntnisse im UI/UX-Design
Schwierigkeitsgrad: Anfänger
Extended Abstract:
Methoden der Erklärbaren KI (Explainable AI, kurz XAI) werden vor allem zur Analyse und Kontrolle von komplexen KI-Systemen eingesetzt. So nutzen Data Scientists Ansätze wie Partial Dependence Plots oder SHAP, um zu ergründen, welchem Teil der Eingabedaten ein Machine-Learning-Modell besondere Bedeutung zugemessen hat.
Doch Erklärbare KI lässt sich auch zur Gestaltung der User Experience für Endanwender:innen nutzen. “Warum erhalte ich ausgerechnet diese Empfehlung?” “Woran wurde bei dieser E-Mail ein Phishing-Verdacht erkannt?” “Warum ist der prognostizierte Verkaufspreis meiner Immobilie so niedrig?” Fragen dieser Art stellen sich häufig, wenn Nutzer:innen mit Anwendungen und Prozessen in Kontakt kommen, bei denen im Hintergrund ein KI-System am Werk ist, das auch für seine Entwickler:innen eine “Black Box” darstellt.
Erklärbare KI ermöglicht es, automatisiert situations- und zielgruppenspezifische Begründungen für KI-Entscheidungen zu erzeugen. Hierdurch lassen sich nicht nur Nachvollziehbarkeit und Akzeptanz automatisierter Entscheidungen steigern, sondern auch Reaktions- und Handlungsmöglichkeiten aufzeigen.
Neben einer allgemeinen Einführung in das Thema “User-Centric Explainable AI” demonstrieren wir anhand von praxisnahen Beispielen, wie die mittlerweile verfügbare Methodenvielfalt Erklärbarer KI ausgeschöpft und zur Gestaltung der Interaktion von Endanwender:innen genutzt werden kann.
Kilian Kluge arbeitet als Co-Gründer von Inlinity daran, mit Explainable AI Anwendungsbereiche für KI-Systeme zu erschließen, in denen bislang regulatorische oder unternehmerische Risiken einem Einsatz entgegenstehen. Zuvor war er mehrere Jahre als IT-Berater und Entwickler in der deutschen Finanzbranche tätig und hat an der Universität Ulm zu nutzerzentrierter KI promoviert.
Vortrag Teilen
