{"id":41628,"date":"2025-09-25T01:48:01","date_gmt":"2025-09-24T23:48:01","guid":{"rendered":"https:\/\/2b-advice.com\/glossary\/modellkarte\/"},"modified":"2025-09-25T19:47:02","modified_gmt":"2025-09-25T17:47:02","slug":"modellkarte","status":"publish","type":"glossary","link":"https:\/\/2b-advice.com\/de\/glossary\/modellkarte\/","title":{"rendered":"Modellkarte"},"content":{"rendered":"<h1>Modellkarte (Model Card)<\/h1>\n<h2>Definition<\/h2>\n<p>Modellkarten sind strukturierte Dokumente, die zentrale Informationen \u00fcber ein KI\u2011Modell liefern, \u00e4hnlich wie ein N\u00e4hrwertetikett. Sie beschreiben Zweck, Einsatzgebiet, Leistungswerte und Grenzen eines Modells, um Transparenz und Vertrauen zu schaffen. In der AI Governance dienen Modellkarten als verbindlicher Nachweis f\u00fcr Design, Testverfahren und verantwortungsbewusste Nutzung eines Modells. Sie helfen Entwicklern, Gesch\u00e4ftsf\u00fchrern und Regulierungsbeh\u00f6rden, die St\u00e4rken und Schw\u00e4chen eines Modells zu verstehen und Risiken zu bewerten. Eine Modellkarte fasst Datenherkunft, Leistungsmessungen und bekannte Risiken zusammen, um Verantwortlichkeit in der Entwicklung zu f\u00f6rdern und die Einhaltung der EU\u2011AI\u2011Verordnung zu dokumentieren.<\/p>\n<h2>Warum ist eine Modellkarte wichtig?<\/h2>\n<ul>\n<li>F\u00f6rdert Transparenz und Vertrauen durch klare Dokumentation von Zweck, Daten und Leistung.<\/li>\n<li>Unterst\u00fctzt die Einhaltung gesetzlicher Anforderungen (z.\u00a0B. EU\u2011AI\u2011Verordnung) und interner Richtlinien.<\/li>\n<li>Hilft Entwicklern und Stakeholdern, Risiken und Bias zu erkennen und zu adressieren.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Bestandteile einer Modellkarte<\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Name und Version:<\/strong> Identifiziert das Modell eindeutig.<\/li>\n<li><strong>Zweck und Anwendungsf\u00e4lle:<\/strong> Beschreibt, wof\u00fcr das Modell gedacht ist und in welchen Situationen es eingesetzt werden darf.<\/li>\n<li><strong>Trainingsdaten und Leistungsmetriken:<\/strong> Erl\u00e4utert, welche Daten genutzt wurden und wie gut das Modell abschneidet.<\/li>\n<li><strong>Einschr\u00e4nkungen und Risiken:<\/strong> Weist auf bekannte Schw\u00e4chen, Bias oder Situationen hin, in denen das Modell unzuverl\u00e4ssig ist.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Wie Modellkarten die AI Governance unterst\u00fctzen<\/h2>\n<ul>\n<li>Stellen sicher, dass jedes Modell nachvollziehbar dokumentiert ist.<\/li>\n<li>Erleichtern Audits und Compliance\u2011Pr\u00fcfungen.<\/li>\n<li>Schaffen eine Basis f\u00fcr verantwortungsvolle Entscheidungen \u00fcber Einsatz oder R\u00fcckzug eines Modells.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Modellkarten dokumentieren Zweck, Leistung und Grenzen eines KI\u2011Modells, schaffen Transparenz und unterst\u00fctzen AI\u2011Governance und Compliance.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"menu_order":0,"template":"","meta":{"footnotes":""},"class_list":["post-41628","glossary","type-glossary","status-publish","hentry"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Modellkarte - Ailance<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Modellkarten: Wie ein N\u00e4hrwertetikett f\u00fcr KI \u2013 dokumentieren Zweck, Trainingsdaten, Performance und Grenzen; 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