Eine Black Box in Bezug auf KI bezieht sich auf ein System, dessen Innenleben und Entscheidungsprozesse nicht direkt sichtbar oder verständlich sind. Es ist so genannt, weil es von außen wie eine “schwarze Box” erscheint, in die kein Licht hinein- oder hinausdringen kann.
In der KI-Praxis können maschinelles Lernen-Modelle, besonders tiefe neuronale Netze, als Black Boxes angesehen werden, weil es schwierig sein kann, die genauen Schritte nachzuvollziehen, die das Modell ausführt, um seine Vorhersagen zu treffen. Dies stellt ein Problem dar, wenn es um die Überprüfung der Entscheidungen und Vorhersagen des Modells geht, insbesondere wenn es um ethische oder gesetzliche Fragen geht. Es ist wichtig, Transparenz und Verständlichkeit in KI-Systemen zu fördern, um das Vertrauen der Öffentlichkeit und die akzeptable Verwendung von KI-Systemen zu sichern.