TRR 318 - Ein dialogbasierter Ansatz zur Erklärung von Modellen des maschinellen Lernens (Teilprojekt B01)

Überblick

Im Gegensatz zu aktuellen Modellen algorithmischer Transparenz, die von einer rein algorithmischen Konstruktion einer Erklärung ausgehen, verfolgt das Projekt B01 einen ko-konstruktiven Ansatz für den interaktiven und domänenspezifischen Prozess zwischen Erklärendem und Adressaten. Das Ziel ist es, ein Dialogprotokoll zu entwickeln und zu ko-konstruieren, das in einer spezifischen Domäne von sozialer Relevanz (Gesundheit, Versicherung oder Polizeiarbeit) verwendet wird. Das interaktive Frage-Antwort-Protokoll wird sich auf kontrafaktische Fragen konzentrieren, die das Verständnis dafür verbessern, wie Eingaben mit den Ausgaben eines Klassifikators zusammenhängen.

Die Wissenschaftler*innen im Projekt B01 arbeiten an einem System mit künstlicher Intelligenz (KI), das Rückfragen auf sprachlicher Ebene angemessen beantworten kann. Im medizinischen Bereich soll das System beispielsweise gegenüber Ärzt*innen einen Behandlungsvorschlag begründen können und Fragen und Unsicherheiten von Patient*innen in Bezug auf den Behandlungsplan klären. Die Informatiker*innen und Soziolog*innen beziehen in ihre Forschung die Sichtweise der Nutzer*innen ein. Dafür beobachten sie, wie beispielsweise Klinikmitarbeitende das KI-System annehmen und welche Anforderungen sie an das System stellen. Aus den Ergebnissen entwickeln die Forschenden ein Dialogsystem, das in verschiedenen Gesellschaftsbereichen eingesetzt werden kann.

Key Facts

Grant Number:
438445824
Art des Projektes:
Forschung
Laufzeit:
07/2021 - 06/2025
Gefördert durch:
DFG
Website:
Homepage

Detailinformationen

Projektleitung

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Prof. Dr. Axel-Cyrille Ngonga Ngomo

Data Science / Heinz Nixdorf Institut

Zur Person
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Philipp Cimiano

Universität Bielefeld

Zur Person (Orcid.org)
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Elena Esposito

Universität Bielefeld

Projektmitglieder

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M.Sc. Leonie Nora Sieger

Sonderforschungsbereich Transregio 318

Zur Person
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Fabian Beer

Universität Bielefeld

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Dimitry Mindlin

Universität Bielefeld

Zur Person (Orcid.org)

Kooperationspartner

Universität Bielefeld

Kooperationspartner

Publikationen

Does Explainability Require Transparency?
E. Esposito, Sociologica 16 (2023) 17–27.
User Involvement in Training Smart Home Agents
L.N. Sieger, J. Hermann, A. Schomäcker, S. Heindorf, C. Meske, C.-C. Hey, A. Doğangün, in: International Conference on Human-Agent Interaction, ACM, 2022.
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