Transparenzpflichten im AI Act: Was die KI-Entwicklung jetzt beachten muss

Transparenz ist ein zentrales Element des EU AI Act. Ziel ist es, dass Künstliche Intelligenz nicht länger als undurchsichtige „Black Box“ agiert, sondern für Nutzerinnen und Nutzer, Unternehmen und Aufsichtsbehörden nachvollziehbar wird. Dies betrifft vor allem KI-Anwendungen mit hohem Risikopotenzial, wo fehlerhafte oder unfaire Ergebnisse erhebliche gesellschaftliche Auswirkungen haben können.

Verzerrungen erkennen und Qualität sichern

Entwickler und Anbieter müssen daher offenlegen, welche Datensätze sie verwenden, wie die Modelle trainiert werden und welche Algorithmen hinter den Entscheidungen stehen. Diese Informationen helfen dabei, Verzerrungen (Bias) zu erkennen, Qualität zu sichern und die Verlässlichkeit der Systeme zu gewährleisten. Auf den offiziellen Seiten der Europäischen Kommission finden sich Grundlagentexte und Erläuterungen zu diesen Anforderungen. Auch das Europäische Parlament bietet Einblicke in den aktuellen Gesetzgebungsprozess.

XAI kann unterstützen

Eine besondere Herausforderung besteht darin, ausreichend Transparenz zu schaffen, ohne Betriebs- und Geschäftsgeheimnisse preiszugeben. Hier ist ein kluges Abwägen erforderlich: Unternehmen wollen ihr Know-how schützen, müssen aber dennoch genügend Einblick bieten, um die Konformität ihrer KI-Systeme nachzuweisen. Techniken der Explainable AI (XAI) können dabei helfen, algorithmische Entscheidungen verständlich aufzubereiten, ohne sämtliche Details des Modells offenzulegen.

Transparenz schafft Vertrauen in KI-Systeme

Nutzerinnen und Nutzer profitieren von mehr Transparenz, indem sie verstehen, warum ein System zu einer bestimmten Empfehlung oder Entscheidung kommt. Dies stärkt das Vertrauen in KI und fördert eine ethische und faire Anwendung.

Für Unternehmen ist Transparenz nicht nur eine Pflicht, sondern auch eine Chance für die Zukunft: Wer seine KI-Systeme verständlich erklärt, signalisiert Verantwortungsbewusstsein und Qualitätsorientierung. Auf lange Sicht zahlt sich dieser Ansatz aus, da nur vertrauenswürdige und nachvollziehbare KI-Lösungen auf dem Markt erfolgreich sein werden.