Mit Hilfe einer Pilzbestimmungs-App, welche auf einer Künstlichen Intelligenz (KI) basiert, sollen Besucher*innen ihren virtuellen Sammelkorb mit Pilzen füllen. Ziel ist es, für ein schmackhaftes Pilz-Gulasch möglichst viele verschiedene Pilze zu sammeln. Aber: Es darf kein einziger giftiger Pilz dabei sein, sonst ist das ganze Gulasch ungenießbar.  Eine KI hilft bei der Entscheidung: Einsammeln oder lieber stehen lassen? Wie gut kann die App Ihnen erklären, warum sie einen bestimmten Pilz als essbar oder giftig klassifiziert?

Eine zentrale Herausforderung bei der Implementierung Künstlicher Intelligenz in praktische Anwendungsszenarien besteht darin, dass die Akzeptanz von Algorithmen dadurch eingeschränkt wird, dass sie ihre Entscheidungen nicht hinreichend in einer für menschliche Nutzer*innen verständlichen Weise erklären können.

Forscher*innen und politische Verantwortungsträger*innen fordern daher eine bessere Nachvollziehbarkeit algorithmischer Entscheidungen durch sogenannte “Explainable AI” (erklärbare KI). Wie das Ziel von Explainable AI in diversen Einsatzbereichen und mit Blick auf unterschiedliche Zielgruppen, insbesondere Nicht-Expert*innen, erreicht werden kann, ist bisher jedoch noch wenig erforscht.

• Fördergeber: LIT Sonder-Call zum Ars Electronica Festival 2021
• Projektpartner: LIT Robopsychology Lab (Lead), Visual Data Science Lab, JKU
• Ausstellungsbau: Birke van Maartens, Leonie Haasler, Gabriel Vitel