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Modellkarte (Model Card)

Definition

Modellkarten sind strukturierte Dokumente, die zentrale Informationen über ein KI‑Modell liefern, ähnlich wie ein Nährwertetikett. Sie beschreiben Zweck, Einsatzgebiet, Leistungswerte und Grenzen eines Modells, um Transparenz und Vertrauen zu schaffen. In der AI Governance dienen Modellkarten als verbindlicher Nachweis für Design, Testverfahren und verantwortungsbewusste Nutzung eines Modells. Sie helfen Entwicklern, Geschäftsführern und Regulierungsbehörden, die Stärken und Schwächen eines Modells zu verstehen und Risiken zu bewerten. Eine Modellkarte fasst Datenherkunft, Leistungsmessungen und bekannte Risiken zusammen, um Verantwortlichkeit in der Entwicklung zu fördern und die Einhaltung der EU‑AI‑Verordnung zu dokumentieren.

Warum ist eine Modellkarte wichtig?

• Fördert Transparenz und Vertrauen durch klare Dokumentation von Zweck, Daten und Leistung.
• Unterstützt die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen (z. B. EU‑AI‑Verordnung) und interner Richtlinien.
• Hilft Entwicklern und Stakeholdern, Risiken und Bias zu erkennen und zu adressieren.

Bestandteile einer Modellkarte

• Name und Version: Identifiziert das Modell eindeutig.
• Zweck und Anwendungsfälle: Beschreibt, wofür das Modell gedacht ist und in welchen Situationen es eingesetzt werden darf.
• Trainingsdaten und Leistungsmetriken: Erläutert, welche Daten genutzt wurden und wie gut das Modell abschneidet.
• Einschränkungen und Risiken: Weist auf bekannte Schwächen, Bias oder Situationen hin, in denen das Modell unzuverlässig ist.

Wie Modellkarten die AI Governance unterstützen

• Stellen sicher, dass jedes Modell nachvollziehbar dokumentiert ist.
• Erleichtern Audits und Compliance‑Prüfungen.
• Schaffen eine Basis für verantwortungsvolle Entscheidungen über Einsatz oder Rückzug eines Modells.