30. März 2023 von Rosmarie Steininger
Mit dem Hammer auf die Schraube?
Haben Sie schon einmal versucht mit einem Hammer eine Schraube in die Wand zu hämmern? War nicht so erfolgreich?
Genau wie beim Handwerken muss man sich auch bei einer KI-Einführung zuerst überlegen:
- Welches Problem will ich eigentlich lösen?
- Wie will ich das machen?
- Welches Tool ist dafür am besten geeignet?
Im Forschungsprojekt KIDD haben wir KI-Tools in drei Teile zerlegt, um beurteilen zu können, ob ein KI-Tool zu einem Problem passt: Daten, Regeln und Architektur.
Die Architektur eines KI-Tools legt fest, was die ganz grundsätzliche Funktionsweise ist. Habe ich es z.B. mit einem regelbasierten algorithmischen Entscheidungssystem zu tun – und die Kunst liegt darin, die Regeln festzulegen? Oder mit einem Mustererkennungssystem, das aufgrund von Wahrscheinlichkeiten arbeitet und Entscheidungen von den Merkmalen der größten Gruppe ableitet – das ist gut, wenn ich möchte, dass der Mainstream verstärkt wird.
Die Regeln bestimmen, wie das Ergebnis aussieht: Sind z.B. die individuellen Präferenzen eines Mitarbeitenden für Entscheidungen über ihn ausschlaggebend (so funktioniert Chemistree). Oder beruhen Entscheidungen auf zugrundeliegenden Annahmen, die für alle gelten (und für den Einzelnen passen oder eben nicht)? Oder darauf, was bisher in einer Vergleichsgruppe erfolgreich war (aber für die Einzelne nicht zutreffen muss)?
Welche Daten und Merkmale benutzt das KI-Tool, um zu Ergebnissen zu kommen – und welche benutzt es nicht? Ist z.B. eine bestimmte Gruppe in den Daten unterrepräsentiert und kann es so zu Verzerrungen kommen? Oder sind überflüssige Merkmale dabei und wichtige Merkmale fehlen?
Können einzelne Mitarbeitende beeinflussen, welche Daten über sie genutzt werden und welche Regeln für sie gelten? Sollen sie das können?
Von all diesen Aspekten hängt ab, ob ein KI-Tool das richtige für die Problemstellung ist. Oder ob man quasi versucht, die Schraube mit dem Hammer zu befestigen.
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