Eine KI-Model-Card ist ein strukturiertes Dokumentationsformat, das ein KI-Modell begleitet, um seine wichtigsten Eigenschaften, Fähigkeiten, Grenzen und geeigneten Anwendungsfälle zu vermitteln. 2019 von Google-Forschern eingeführt, sind Model Cards zu einer bewährten Praxis für KI-Transparenz und Rechenschaftspflicht geworden.
Eine umfassende Model Card enthält in der Regel: Modelldetails (Architektur, Version, Entwickler, Veröffentlichungsdatum), den vorgesehenen Verwendungszweck (primäre Anwendungsfälle und Zielnutzer), Verwendungszwecke außerhalb des Anwendungsbereichs (Anwendungen, für die das Modell nicht konzipiert oder getestet ist), Trainingsdaten (Beschreibung der verwendeten Datensätze einschließlich demografischer Merkmale und Quellen), Leistungskennzahlen (Genauigkeit, Präzision, Trefferquote unter verschiedenen Bedingungen und für verschiedene Bevölkerungsgruppen), Grenzen (bekannte Schwächen, Fehlermodi und Grenzfälle), ethische Erwägungen (mögliche Verzerrungen, Fairnessbewertungen und gesellschaftliche Auswirkungen) sowie Empfehlungen (bewährte Praktiken für Bereitstellung und Überwachung).
Model Cards dienen der Unternehmens-Governance auf mehrere Weisen: Sie unterstützen die Anbieterbewertung bei der Auswahl von KI-Tools, ermöglichen die Risikobewertung für bestimmte Anwendungsfälle, liefern Dokumentation für die regulatorische Compliance, erleichtern die informierte Einwilligung, wenn KI Endnutzer betrifft, und schaffen Rechenschaftspflicht, indem sie klare Erwartungen an das Modellverhalten festlegen.
Organisationen sollten Model Cards oder gleichwertige Dokumentation von allen KI-Anbietern verlangen, interne Model Cards für maßgeschneiderte KI-Systeme erstellen und in KI-Risikobewertungen und Governance-Prüfungen auf Model Cards verweisen.