Nicht nur in der Finanzwirtschaft ist die Ansicht weit verbreitet, dass nur große und komplexe KI-Modelle, die möglichst viele Informationen und freie Parameter enthalten, verlässliche Risikoprognosen liefern. Das ist jedoch, so Gerd Gigerenzer u.a. ein Irrtum, der bei den Banken und Auskunfteien, wie der Schufa, dazu führt, sich gegen Forderungen, die eigenen Berechnungsverfahren transparent zu machen, zu wehren. Es gehe schließlich um Geschäftsgeheimnisse.
Glücklicherweise, so Gigerenzer, sei diese Sorge unbegründet. “Modelle, die einfach und transparent sind, wenige Daten verwenden und diese Daten auf transparente Weise kombinieren, können hochkomplexe KI- “Blackbox”-Modelle in ihrer Leistung übertreffen – selbst in Situationen, in denen ausreichend viele Daten zur Verfügung stehen. Dies haben über 30 Jahre Forschung am Max-Planck-Institut für Bildungsforschung in hunderten von Studien, sowie mittlerweile 10 Jahre Anwendungserfahrung in der praktischen Umsetzung dieser sogenannten “Psychologischen KI”-Modelle gezeigt”[1]Ungeliebte Transparenz.
In der öffentlichen Wahrnehmung sei jedoch, so Gigerenzer in einem Vortrag an der Universität Bielefeld[2]Ungewissheit im digitalen Zeitalter, die Vorstellung, je mehr Daten, um so besser, fest verankert. Dazu tragen in hohem…
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