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Mit der raschen Verbreitung von Chatbots ist Künstliche Intelligenz (KI) für viele Menschen im Alltag greifbar geworden. Wie und warum ChatGPT und andere KI-basierte Systeme zu ihren Ergebnissen kommen, bleibt für die Nutzenden dabei häufig undurchsichtig. Was genau passiert in der „Black Box“ zwischen der Modelleingabe und -ausgabe? Um die Resultate und die Entscheidungsfindung komplexer KI-Systeme nachvollziehbar zu machen, müssen algorithmische Entscheidungen erklärbar sein. So lässt sich einerseits die Modellqualität verbessern und andererseits das Vertrauen in KI stärken. Ein aktuelles Whitepaper der Plattform Lernende Systeme zeigt, mit welchen Methoden und Werkzeugen KI-Ergebnisse für unterschiedliche Zielgruppen nachvollziehbar gemacht werden können und vermittelt Gestaltungoptionen für Forschung, Lehre, Politik und Unternehmen.