XAI Builder

Zweck & Benutzerabsicht: XAI Builder löst den Bedarf, erklärbare KI-Modelle zu entwerfen und zu validieren. Es richtet sich an Forscher, ML-Ingenieure, Risikomanager und Governance-Profis, die während Entwicklung, Audit und regulatorischer Prüfungen ein interpretierbares Modellverhalten benötigen. Das Tool liefert Attributionen, globale Erklärungen und bereichsübergreifende Modellvergleiche, um Transparenz sicherzustellen.
Kernlogik & Funktionen: Erforderliche Funktionen umfassen die Eingabe eines trainierten Modells, die Eingabe eines repräsentativen Datensatzes und die Auswahl einer Attributionsmethode. Optionale/fortgeschrittene Funktionen umfassen szenarienbasierte Erklärungen, Batch-Verarbeitung, Multi-Model-Vergleiche und exportierbare, audit-fertige Berichte. Das System erzwingt Datenvalidierung, unterstützt gängige Modellformate und berechnet Erklärungsmetriken, um Governance-Entscheidungen zu leiten.
Inputs & Outputs: Eingaben umfassen Datensatz (CSV), Modell (Datei oder API-Verweis), Erklärungs- bzw. Attributionsmethode (SHAP, Integrated Gradients, LIME) und Run-Konfiguration (Präzision, Sampling). Ausgaben umfassen Attributionen pro Merkmal, globale Erklärungen, Fidelity- und Stabilitätskennzahlen sowie einen strukturierten Bericht, der für Regulatoren und Stakeholder geeignet ist.
Algorithmen & Berechnungen: Das Tool wendet Attributionsalgorithmen an, um lokale Erklärungen zu generieren, fasst diese zu globalen Erklärungen zusammen und berechnet Fidelity (Surrogatmodell-Checks) sowie Stabilität (Perturbationstests). Es unterstützt bereichsübergreifende Aggregation und Scoring zum Vergleich der Interpretierbarkeit zwischen Ansätzen.
Fehler & Randfälle: Behandelt fehlende Eingaben, nicht unterstützte Modellformate und unzureichende Daten mit expliziter Validierung. Bei schlechter Datenqualität gibt es konservative Attribution-Schätzungen und protokolliert Warnungen in Logs. Externe Datenverfügbarkeit oder API-Fehler werden als Fehlcodes gemeldet und nicht-fatale Warnmeldungen protokolliert, um vorhandene Ergebnisse zu bewahren.
Industrie/Region & Lokalisierung: Orientiert sich an AI-Governance-Normen in US/EU-Kontexten; unterstützt regionale Berichtsformate, Währungs-/Zeitzonen-Reporting in Exporten und sprachunabhängige Attributionen, geeignet für Compliance-Prüfungen. Annahmen & Ausschlüsse: Setzt Zugriff auf ein trainiertes Modell und repräsentative Daten voraus; kein Training oder Labeling des Modells. Schließt UI-Styling, Front-End-Verhalten und jegliche nicht-analytische Visualisierung über Erklärungen hinaus aus.