Algorithmen und KI: Was ist eine Black Box?

Geht es darum, vermittels Algorithmen große Mengen an Daten zu verarbeiten, sie in Verbindung zu bringen und bestimmte Schlüsse daraus zu ziehen, dann wird nicht selten der Begriff „Black Box“ genutzt. Denn auch wenn die Eingabe der Daten sowie die Ausgabe einer bestimmten Schlussfolgerung bekannt sind, so sind die einzelnen Schritte dazwischen oft ein Rätsel. Sie finden, im übertragenen Sinne, in einer schwarzen Kiste statt – ohne Möglichkeit, hineinzusehen und das Vorgehen des Algorithmus’ oder der KI im Detail nachzuvollziehen. Weitere Infos sowie Beispiele für die Black Box genannten Techniken findet ihr im Folgenden.

Eine Black Box ist ein System, bei dem zwar die Eingabe und Ausgabe bekannt sind, aber die einzelnen Schritte dazwischen nicht. Hier findet ihr Beispiele und das gegenteilige Konzept, die White Box.
Eine Black Box ist ein System, bei dem zwar die Eingabe und Ausgabe bekannt sind, aber die einzelnen Schritte dazwischen nicht. Hier findet ihr Beispiele und das gegenteilige Konzept, die White Box.

Allgemeine Definition des Begriffs Black Box

Eine Black Box ist ein System, dessen interne Funktionsweise nicht nur bei bloßer Beobachtung, sondern auch bei direkter Nutzung undurchsichtig ist. Oder wie eingangs schon beschrieben: Man kennt die Eingaben und Ausgaben des Systems, aber nicht den genauen Prozess, der zwischen dem Input und dem Output stattfindet. Die Black Box selbst bleibt für Außenstehende ein Rätsel, dessen Inneres nicht einsehbar ist. Neben der Datenverarbeitung wird der Begriff daher auch in anderen Bereichen angewendet, etwa hinsichtlich innerpsychischer Vorgänge in der Verhaltenspsychologie bzw. Verhaltensforschung.

Algorithmen und KIs: Black Boxes in der Technikwelt

Besonders in den Bereichen der künstlichen Intelligenz (KI) und beim Einsatz von umfangreichen Algorithmen sind Black Boxes weit verbreitet. Komplexe KI-Modelle und Algorithmen können riesige Datenmengen verarbeiten und Muster erkennen, aber oft bleibt ihr Entscheidungsprozess für Menschen undurchschaubar. Das macht es nicht nur schwer, die einzelnen Entscheidungen bzw. Datenausgaben nachzuvollziehen. Auch kann es Misstrauen gegenüber der Technik hervorrufen sowie nicht zuletzt die Regulierung derselben erschweren. Denn wenn z. B. Machine Learning zum Einsatz kommt, können selbst die Developer nach einer gewissen Zeit nicht mehr genau sagen, was der Algorithmus im Detail macht.

Einige Beispiele für den „Black Box“-Einsatz

Ein gutes Beispiel für Black Boxes in der Technik sind Plattformen wie YouTube, Instagram und TikTok. Ihre Empfehlungsalgorithmen nutzen komplexe KI-Modelle, um ihren Nutzer/innen bestimmte Inhalte vorzuschlagen. Obwohl die Nutzer/innen die Eingaben (Likes, Kommentare, Playlists und Suchanfragen) sowie auch die Ausgaben (empfohlene Videos oder Posts) kennen, bleibt der genaue Mechanismus der Algorithmusentscheidung im Verborgenen.

Generative KIs – nicht nur im Chatbot-Bereich, sondern auch in der Bild-, Video- und Musik-Erstellung – erzeugen oft eindrucksvolle Ergebnisse, deren Entstehungsprozess aber nur schwer nachvollziehbar ist. Selbst für diejenigen, die sie entwickelt haben, kann es schwierig sein, den genauen Weg nachzuvollziehen, den die KI genommen hat, um ein bestimmtes Werk zu erstellen. Irgendwann werden bestimmte Systeme, vor allem durch eigenständige Weiterentwicklung, zu komplex dafür.

Was sind die Vorteile und Nachteile einer Black Box?

Die Vorteile von „Black Box“ genannten Systemen liegen oft in ihrer Effizienz und Leistungsfähigkeit. Sie können in ihrem speziellen Einsatzbereich komplexe Probleme lösen und Muster erkennen, die für Menschen schwer zu entdecken sind. Dies macht sie besonders nützlich in Bereichen wie der Datenanalyse, wo große Datenmengen verarbeitet werden müssen.

Allerdings birgt die Undurchsichtigkeit dieser Systeme für die Big-Data-Auswertung auch Risiken. Wenn die Entscheidungsgrundlagen nicht transparent sind, können sie zu unerwarteten Ergebnissen führen oder sogar unbewusste Vorurteile und Diskriminierung verstärken. Zudem kann es schwierig sein, Fehler zu erkennen und sie durch Updates zu beheben, wenn man nicht genau weiß, wie das System eigentlich funktioniert.

Das Gegenteil: „White Box“, etwa in Form von Open-Source-Software

Im Gegensatz zur Black Box steht das Konzept der sogenannten White Box. Manchmal wird statt dem Bild der weißen Kiste auch „Clear Box“ (transparente Kiste) oder „Glass Box“ (Glaskiste) genutzt. Bei einem solchen System – Algorithmus, KI-Modell, Software, Betriebssystem, etc. – sind nicht nur die Eingaben und Ausgaben bekannt, sondern auch die Schritte, die dazwischen stattfinden. Die Datenverarbeitung innerhalb der „Kiste“ kann eingesehen und, bei Vorhandensein des nötigen Fachwissens, im Detail nachvollzogen werden.

Ein Beispiel dafür wäre Open-Source-Software, wie sie zum Beispiel auf der Developer-Plattform GitHub angeboten wird. Neben kompletten Apps kann man dort auch deren einzelne Dateien, Skripte, Codes und dergleichen herunterladen, um sie etwa auf Schwachstellen zu untersuchen oder sie für eigene Projekte individuell anzupassen. In der Sicherheitsbranche werden Systemtests zudem oft mit einer White-Box-Methode durchgeführt, bei der die Tester/innen vollen Zugriff auf die Systemarchitektur und den Quellcode haben, um Schwachstellen zu identifizieren und zu beheben. Neben der besseren Kontrolle und Regulierung von White-Box-Systemen fördert die Transparenz auch das Vertrauen in ihre Anwendung.

Zusammenfassung zum Thema

In der Technik- und vor allem Softwarewelt spielt die Black Box eine wichtige Rolle, insbesondere in den Bereichen der künstlichen Intelligenz und der Algorithmen. Obwohl die einzelnen Systeme effizient und leistungsstark sein können, bergen sie durch fehlende Transparenz und Verständlichkeit auch Risiken. Dass nicht überall White-Box-Systeme zum Einsatz kommen, ist aber durchaus verständlich. Denn z. B. große Social-Media-Plattformen oder kommerzielle Anbieter von KI-Modellen wollen ja nicht, dass ihre Angebote einfach nachgemacht werden können. Ein umfangreiches Thema also, das aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden kann.

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