Welche Risiken birgt AutoML hinsichtlich der Interpretierbarkeit?

Hauptsächliche Risiken von AutoML aus Sicht der Interpretierbarkeit:

• Modellkomplexität: AutoML wählt oft komplexe Ensembles oder tiefe Modelle, die schwer zu interpretieren sind.
• Mangel an Transparenz: Die automatische Auswahl von Hyperparametern und Architekturen kann zu Modellen führen, deren Logik für den Nutzer unverständlich ist.
• Probleme mit Erklärbarkeit: Standardmethoden der Interpretation (z.B. SHAP, LIME) können bei von AutoML erstellten Modellen schlechter oder weniger informativ sein.
• Kontrollverlust: Der Nutzer versteht nicht immer, warum AutoML genau dieses Modell gewählt hat, was Vertrauen und Debugging erschwert.

Zur Risikominderung wird empfohlen, AutoML zusammen mit Interpretationswerkzeugen zu verwenden und die Modellkomplexität zu begrenzen, wenn Transparenz wichtig ist.