KI-basierte Entscheidungssysteme dringen in immer mehr Bereiche unseres Lebens ein. Vermehrt werden Entscheidungen von Künstlicher Intelligenz (KI) getroffen, wie z.B. bei der Kreditvergabe, oder der Vorhersage von Mitarbeiterleistung. Aber auch bei der täglichen Nutzung des Smartphones werden wir immer mehr von KI unterstützt. Eine aktuelle Herausforderung bei der Gestaltung von KI-basierten Entscheidungssystemen ist die Erhöhung der Transparenz, der Fairness und des Vertrauens der Nutzenden in KI-Systeme. Gegenstand aktueller Forschung sind XAI-Methoden (erklärbare Künstliche Intelligenz), die versuchen die Interpretation von Vorhersageergebnissen zu verbessern. Eine weitere Herausforderung ist die Gestaltung von menschgerechten Labeling-Systemen. Das Labeling von Daten für KI-Anwendungen ist sehr zeitintensiv, fehleranfällig und arbeitsaufwändig. Um diese Labeling-Arbeit für Menschen angenehmer zu gestalten, werde Methoden des interaktiven Maschinellen Lernens (IML) eingesetzt. Das Ziel des interaktiven Maschinellen Lernens ist es mittels Mensch-Maschine Interaktion und intelligenten User Interfaces die Nutzer besser in die Entwicklung von Algorithmen einzubinden.
In zwei Impulsbeiträgen zur Vertrauenswürdigkeit und Biases von KI-Systemen, sowie zur Gestaltung von menschgerechten Labeling-Systemen durch UX-Forschende des KITs wurde das Thema „UUX von KI-basierten Entscheidungssystem“ aus verschiedenen Perspektiven betrachtet. Im Anschluss an die Impulsvorträge kam es zu einem regen Austausch zwischen den 10 Teilnehmenden und zur Diskussion über aktuelle Entwicklungen KI-basierter Systeme. Diese hybride Veranstaltung hat sich an UUX-Interessierte gerichtet.
23.11.21