- Fazit
- Viele KI-Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) scheitern in der Praxis nicht wegen der Modellleistung, sondern weil „Vertrauen nicht gestaltet wurde“.
- Dieser Artikel definiert Vertrauen nicht als Gefühl oder UX-Problem, sondern als Vorhersagemechanismus in Risikosituationen und als „Vertrag“ neu und erklärt, warum der Ansatz „Lasst uns das Vertrauen erhöhen“ gerade zu Nichtnutzung und Fehlgebrauch führt.
- Begründung
- Der Kern des Vertrauensproblems ist die Verwechslung von trust (Haltung der Nutzer) und trustworthiness (tatsächliche Fähigkeit)
- Nutzer vertrauen KI nicht vage oder pauschal, sondern vertrauen auf bestimmte Verträge wie Genauigkeit, Fairness und Verantwortlichkeit
- Wenn Verträge und Grenzen nicht klar benannt werden, erzeugen UI, Autorität und der Ton von Erklärungen unangemessenes Vertrauen, das zu Vorfällen führt
- Auch die Rolle von Explainable AI (XAI) besteht nicht darin, Vertrauen zu „verstärken“, sondern Abhängigkeit und Zweifel zu korrigieren
- Umsetzung (Verbesserungsansatz)
- Wer ein AI-DSS entwickelt oder einführt, sollte die Perspektive wechseln: nicht „Wie können wir Vertrauen erhöhen?“, sondern
„Woran sollen Nutzer glauben, und wann sollen sie zweifeln oder Entscheidungen zurückstellen?“
- Kernaussage in einem Satz
- Die Ursache für das Scheitern von AI-DSS ist nicht die Leistung, sondern das Vertrauensdesign; die Lösung ist ein Design, das sich auf Verträge, Verwundbarkeit und Kalibrierung konzentriert.
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