Nach dem Aufkommen der künstlichen Intelligenz (KI) ist in den letzten Jahren das
maschinelle Lernen (ML) als KI-Teilgebiet in den Fokus geraten. Bei ML bleibt oftmals
auch den Entwicklern unklar, wie die KI zu ihrer Entscheidung gekommen ist. Das ist
insbesondere beim Datenshift problematisch. Ein Datenshift ist die Hauptursache für
Zuverlässigkeitsverluste im Real-World-Setting. Choi et al. sehen aber ein großes
Verbesserungspotenzial durch erklärbare KI.
