Glossar

Algorithmus-Transparenz

Was ist Algorithmus-Transparenz?

Algorithmus-Transparenz bedeutet, dass nachvollziehbar ist, wie ein automatisiertes System zu einem Ergebnis kommt: welche Daten es nutzt, nach welchen Regeln es arbeitet und wo seine Grenzen liegen. Das stärkt Vertrauen, erleichtert Fehlersuche und ist zunehmend rechtlich gefordert, etwa durch Informationspflichten in der DSGVO und im EU AI Act. In der Praxis helfen Dokumentation, Quellenangaben, Protokolle und verständliche Hinweise für Betroffene.

So hilft KI.ordo

KI.ordo-Agenten nennen ihre Quellen, und Abläufe protokollieren jeden einzelnen Schritt nachvollziehbar.

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Verwandte Begriffe

KI-Transparenz

KI-Transparenz bedeutet, offenzulegen, wann KI im Spiel ist, auf welchen Daten und Quellen ihre Ergebnisse beruhen und wie Entscheidungen zustande kommen. Dazu gehören Kennzeichnung von KI-Inhalten, nachvollziehbare Quellenangaben, Protokolle und dokumentierte Änderungen. Transparenz schafft Vertrauen, erleichtert Fehlersuche und ist teilweise rechtlich vorgeschrieben – etwa durch die Transparenzpflichten der EU-KI-Verordnung, nach denen Menschen erkennen können sollen, dass sie mit einer KI interagieren.

Transparenz
Vertrauen
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Erklärbarkeit

Erklärbarkeit (Explainable AI, XAI) beschreibt, wie gut sich nachvollziehen lässt, warum ein KI-System zu einem bestimmten Ergebnis kommt. Dazu gehören Methoden, die zeigen, welche Eingaben eine Entscheidung am stärksten beeinflusst haben, aber auch praktische Mittel wie Quellenangaben und Protokolle. Erklärbarkeit ist wichtig für Vertrauen, Fehlersuche und Regulierung – etwa wenn eine Bank begründen muss, warum ein Antrag abgelehnt wurde.

XAI
Transparenz
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Modellinterpretierbarkeit

Modellinterpretierbarkeit beschreibt, wie gut Menschen nachvollziehen können, wie ein KI-Modell zu seinen Ergebnissen kommt. Einfache Modelle wie Entscheidungsbäume sind von sich aus gut lesbar; bei komplexen neuronalen Netzen helfen Verfahren, die etwa den Einfluss einzelner Merkmale sichtbar machen. Interpretierbarkeit ist wichtig für Fehlersuche, Vertrauen und regulatorische Anforderungen, zum Beispiel wenn eine Kreditablehnung begründet werden muss.

Erklärbarkeit
Transparenz
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KI-Regulierungsrahmen

Ein KI-Regulierungsrahmen umfasst Gesetze, Normen und Aufsichtsstrukturen für Entwicklung und Einsatz von KI. Zentral in der EU ist die KI-Verordnung (AI Act, Verordnung (EU) 2024/1689), die nach Risikostufen unterscheidet: Verbote gelten seit Februar 2025, Pflichten für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck seit August 2025, Transparenzpflichten seit August 2026. Nach dem „digitalen Omnibus“ (Verordnung (EU) 2026/1744) greifen Hochrisiko-Pflichten erst ab 2. Dezember 2027 bzw. 2. August 2028 (Stand: Oktober 2026; keine Rechtsberatung).

Regulierung
EU AI Act
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