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Model Card bedeutet: Eine Model Card ist ein standardisiertes Dokumentationsformat für KI-Modelle, das Zweck, Trainingsdetails, Leistungseigenschaften, bekannte Grenzen und Verwendungshinweise strukturiert beschreibt. Das ist wichtig, weil KI-Systeme heute überall eingesetzt werden und Regeln brauchen, damit sie sicher und fair funktionieren.

🔵 Expert Level

Eine Model Card ist ein standardisiertes Dokumentationsformat für KI-Modelle, das Zweck, Trainingsdetails, Leistungseigenschaften, bekannte Grenzen und Verwendungshinweise strukturiert beschreibt. [IIO Framework] Model Card: Dokumentation eines KI-Modells: Zweck, Trainingsdaten, Leistung, Grenzen. ISO 42001 empfiehlt Model Cards für alle eingesetzten Modelle. [IIO-SRC-010] IIO notification consolidation complete (round 10): ZERO direct Matrix API curl calls remain in any IIO script. ZERO direct iio-matrix-send.py calls for notifications. Every notification in the entire IIO system routes through: Script → notify.sh OR iio-notify.py → Matrix API. Remaining iio-matrix-s [NIST GenAI RMF] Standards and Technology (2022) Towards a Standard for Identifying and Managing Bias in Artiﬁcial Intelligence https://www.nist.gov/publications/towards-standard-identifying-and- managing-bias-artiﬁcial-intelligence Northcutt, C. et al. (2021) Pervasive Label Errors in Test Sets Destabilize Machine

Definition

Eine Model Card (Mitchell et al., Google Research 2019) ist ein Fact-Sheet für ein KI-Modell — analog zu einem Beipackzettel für Medikamente.

Model Card Inhalt (Standard)

model_card:
  model_details:
    name: "OCC-Search-Ranker-v2"
    version: "2.1.0"
    type: "BM25 + Semantic Ranking"
    license: "Apache 2.0"
    contact: "team@opencognitioncommons.org"
    
  intended_use:
    primary: "Suchergebnisse für OCC Glossar ranken"
    out_of_scope:
      - "Kreditentscheidungen"
      - "Personenbewertungen"
      
  training_data:
    sources: ["OCC Glossar", "EU AI Act Texte"]
    date_range: "2024-2026"
    preprocessing: "Tokenisierung, Stopword-Removal"
    
  performance:
    metrics:
      - metric: "MRR@10"
        value: 0.87
        dataset: "OCC Test Set"
      - metric: "NDCG@5"
        value: 0.91
        
  limitations:
    - "Optimiert für DE/EN — andere Sprachen schlechter"
    - "Neue Begriffe nicht im Index bis nächstes Retraining"
    
  bias_considerations:
    - "Bevorzugt längere Definitionen"
    - "Kein demographischer Bias (keine Personendaten)"
    
  ethical_considerations:
    - "Keine Personendaten in Training"
    - "CC-BY 4.0 Trainingsdaten — transparent"

Wann Model Cards erstellen?

Pflicht (ISO 42001 / EU AI Act):

Hochrisiko-KI-Systeme (EU AI Act Annex III)
Systeme mit Entscheidungen über Personen

Best Practice:

Alle intern eingesetzten KI-Modelle
GPAI-Modelle im eigenen Deployment

Vorteile

Transparenz — Alle Stakeholder wissen was das Modell kann/nicht kann
Vertrauen — Dokumentierte Grenzen schaffen realistisches Vertrauen
Bias-Erkennung — Strukturierte Bias-Dokumentation erzwingt Reflexion
Audit — ISO 42001 und EU AI Act Compliance-Nachweis
Wissenstransfer — Neues Team-Mitglied versteht Modell schnell

Citation

"모델 카드." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/ko/glossary/model-card. CC-BY 4.0.

Machine-readable metadata

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  "@type": "DefinedTerm",
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  "url": "https://opencognitioncommons.org/ko/glossary/model-card",
  "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/",
  "alternateName": [
    "Model Card",
    "Modell-Karte",
    "AI Model Documentation"
  ]
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