Qualität in der Unschärfe: KI-Systeme testen und bewerten

Künstliche Intelligenz beeindruckt – und enttäuscht. Manchmal antworten ChatBots korrekt, manchmal fehlerhaft, aber auch der absurdeste Quatsch (sowie das Gegenteil davon) wird mit scheinbar großer Sicherheit vorgetragen. Und solche Systeme sollen unternehmenskritische Prozesse steuern? Daher lautet die zentrale Herausforderung: Wie lässt sich die Qualität von KI-Systemen messen und sichern? Wie geht Qualitätssicherung mit Systemen um, die inhärent probabilistisch sind, also auch im Regelbetrieb Falschergebnisse liefern können?