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Transparenz (KI) bedeutet: Transparenz bei KI-Systemen bezeichnet die Pflicht und Fähigkeit, die Funktionsweise, Trainingsdaten, Entscheidungslogik und Einsatzbedingungen eines KI-Systems für Menschen verständlich darzustellen. Das ist wichtig, weil KI-Systeme heute überall eingesetzt werden und Regeln brauchen, damit sie sicher und fair funktionieren.

🔵 Expert Level

Transparenz bei KI-Systemen bezeichnet die Pflicht und Fähigkeit, die Funktionsweise, Trainingsdaten, Entscheidungslogik und Einsatzbedingungen eines KI-Systems für Menschen verständlich darzustellen. [IIO Framework] Responsible AI: Konzept der verantwortungsvollen KI-Entwicklung und -Nutzung. Kern-Prinzipien: Fairness, Transparenz, Rechenschaftspflicht, Sicherheit, Privacy, Inklusion. Basis für AI Governance Frameworks.

Definition

Transparenz bei KI-Systemen bezeichnet:

Interne Transparenz — das System kann seine Entscheidungslogik erklären (Explainability)
Externe Transparenz — Nutzer und Betroffene wissen, dass sie mit KI interagieren
Dokumentations-Transparenz — Aufzeichnungen über Training, Daten, Grenzen des Systems

EU AI Act — Transparenzpflichten

Für alle KI-Systeme (Art. 50)

System	Pflicht
Chatbots / Conversational AI	Offenlegung: „Sie interagieren mit einem KI-System”
Deepfake-Generator	Kennzeichnung der synthetischen Inhalte
Emotionserkennung	Offenlegung gegenüber betroffenen Personen
Biometrische Kategorisierung	Offenlegung

Für Hochrisiko-KI (Art. 13)

Anbieter müssen Betreibern bereitstellen:

Zweck und Einsatzbedingungen des Systems
Leistungsniveau (Genauigkeit, Fehlergrenzen)
Bekannte oder vorhersehbare Risiken
Menschliche Aufsichtsmassnahmen
Hinweise zur Wartung

Für GPAI-Modelle (Art. 53)

Zusammenfassung der Trainingsdaten (Urheberrecht)
Technische Dokumentation
Richtlinien zur Urheberrechtseinhaltung

Transparenz vs. Erklärbarkeit

Begriff	Fokus	Beispiel
Transparenz	Offenlegung von Nutzung und Grenzen	„Dieses System ist KI”
Erklärbarkeit	Verständliche Entscheidungsgründe	„Abgelehnt wegen X”
Interpretierbarkeit	Technisches Modellverständnis	Feature-Importance

Operationelle Umsetzung

Für Unternehmen empfohlen:

KI-Inventar mit öffentlichem Register verwendeter KI-Systeme
Model Cards für alle Systeme (Zweck, Grenzen, Bias-Tests)
Nutzerinformation vor Interaktion mit KI-Systemen
Entscheidungsbegründung für automatisierte Entscheidungen mit Auswirkungen
Audit Trail für alle KI-Entscheidungen (DSGVO Art. 22, EU AI Act Art. 12)

Citation

"해명 (AI)." Open Cognition Commons Foundation. https://opencognitioncommons.org/ko/glossary/transparency. CC-BY 4.0.

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