{"id":50860,"date":"2024-02-05T09:17:05","date_gmt":"2024-02-05T08:17:05","guid":{"rendered":"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-ki-qualitaetsmerkmale-im-fokus\/"},"modified":"2026-03-10T07:17:54","modified_gmt":"2026-03-10T06:17:54","slug":"testen-von-ki-qualitaetsmerkmale-im-fokus","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.accompio.com\/de\/blog\/testen-von-ki-qualitaetsmerkmale-im-fokus\/","title":{"rendered":"Testen von KI: Qualit\u00e4tsmerkmale im Fokus"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Im <a href=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-kuenstlicher-intelligenz\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-kuenstlicher-intelligenz\/\">vorherigen Kapitel<\/a> habe ich meine ersten Schritte im Bereich des KI-Testens beschrieben \u2013 von der Bildklassifizierung bis hin zum eigenen KI-unterst\u00fctzten \u00dcbersetzer. Nun tauchen wir tiefer in die Welt des Testens von KI-Systemen ein und werfen einen Blick auf die Eigenschaften der Systeme, um ihre Eignung als \u00dcbersetzer zu charakterisieren.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Auf den Spuren der ISTQB-Qualit\u00e4tsmerkmale<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das ISTQB \u201eCertified Tester Foundation Level\u201c hat sich als internationaler Standard etabliert und bietet eine solide Basis f\u00fcr das Testen von Software. Im Spezialmodul \u201eCertified Tester AI Testing\u201c werden die Qualit\u00e4tsmerkmale beleuchtet, die bei der Evaluierung von KI-Systemen besonders wichtig sind. Diese Merkmale helfen, die Leistungsf\u00e4higkeit, Zuverl\u00e4ssigkeit und Effizienz von KI-Systemen zu beurteilen.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Flexibilit\u00e4t und Anpassbarkeit<\/strong>: Das System sollte sich leicht an verschiedene Situationen und Umgebungen anpassen k\u00f6nnen, auch an neue und nicht vorhergesehene Umgebungen.<\/li>\n<li><strong>Autonomie in KI-Systemen<\/strong>: Hier geht es darum, dass ein System \u00fcber einen l\u00e4ngeren Zeitraum autonom arbeiten kann. Der Ersteller des Systems muss definieren, wie lang und unter welchen Bedingungen.<\/li>\n<li><strong>Evolution<\/strong>: Ein System sollte in der Lage sein, sich selbst zu verbessern, wenn sich seine Umgebung \u00e4ndert. Dies ist besonders wichtig f\u00fcr selbstlernende KI-Systeme.<\/li>\n<li><strong>Verzerrung<\/strong>: Manchmal k\u00f6nnen die Ergebnisse von KI-Systemen von dem abweichen, was als fair angesehen wird. Es muss sichergestellt werden, dass solche Abweichungen kontrolliert werden, zum Beispiel in Bezug auf Geschlecht oder Einkommen.<\/li>\n<li><strong>Ethik in KI-Systemen<\/strong>: KI-Systeme sollten klaren Regeln folgen, die sicherstellen, dass sie dem Menschen dienen, demokratische Werte respektieren und transparent sind.<\/li>\n<li><strong>Nebenwirkungen und Belohnungs-Hacking<\/strong>: Wenn bei der Entwicklung Dinge \u00fcbersehen werden, kann es zu unerw\u00fcnschten Effekten kommen. Ein Beispiel daf\u00fcr ist ein \u00dcbersetzer, der juristische Begriffe falsch \u00fcbersetzt und es dadurch zu rechtlichen Missverst\u00e4ndnissen kommt. Belohnungs-Hacking ist der Versuch eines Systems, Ziele auf intelligente Weise zu erreichen, was den urspr\u00fcnglichen Absichten der Entwickler widersprechen kann.<\/li>\n<li><strong>Transparenz, Interpretierbarkeit und Erkl\u00e4rbarkeit<\/strong>: Dabei geht es darum, wie leicht Nutzende verstehen k\u00f6nnen, wie das System funktioniert und warum es zu bestimmten Ergebnissen kommt.<\/li>\n<li><strong>Funktionale Sicherheit und KI<\/strong>: Es muss sichergestellt werden, dass KI-Systeme ihre Aufgaben zuverl\u00e4ssig und ohne unerwartete Fehler erf\u00fcllen, insbesondere in sicherheitskritischen Anwendungen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-1789\" src=\"https:\/\/www.proficom.de\/blog\/\/app\/uploads\/2024\/02\/ISTQB-AI-U\u0308bersicht-1024x759.png\" alt=\"\" \/>\n<figcaption><em>Der ISTQB-Lehrplan f\u00fcr \u201eAI Testing\u201c enth\u00e4lt ein ganzes Kapitel \u00fcber die Qualit\u00e4tsmerkmale.<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Qualit\u00e4tsmerkmale im Vergleich: Ein Blick auf Libre Translate und DeepL<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nachdem ich mich mit den KI-spezifischen Merkmalen vertraut gemacht hatte, war es mein Ziel, sie auf die \u00dcbersetzer \u201e<a href=\"https:\/\/github.com\/googlecreativelab\/teachable-machine-v1\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/github.com\/googlecreativelab\/teachable-machine-v1\">Libre Translate<\/a>\u201c und \u201e<a href=\"https:\/\/www.deepl.com\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.deepl.com\/\">DeepL<\/a>\u201c anzuwenden und beide Systeme miteinander zu vergleichen. Beide KI-\u00dcbersetzer wurden bereits im <a href=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-kuenstlicher-intelligenz\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-kuenstlicher-intelligenz\/\">vorherigen Kapitel<\/a> inhaltlich vorgestellt.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beim Vergleich von Libre Translate und DeepL sind <strong>Flexibilit\u00e4t und Anpassbarkeit<\/strong> entscheidende Faktoren. Libre Translate zeigt sich im Bereich der textbasierten \u00dcbersetzung und Spracherkennung flexibel. Es basiert auf einem OpenNMT-Modell, das mit Argos Translate trainiert wurde und erm\u00f6glicht das Training weiterer Sprachen mit Tools wie <a href=\"https:\/\/github.com\/LibreTranslate\/Locomotive\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/github.com\/LibreTranslate\/Locomotive\">Locomotive<\/a>. Im Gegensatz dazu bietet DeepL Flexibilit\u00e4t f\u00fcr verschiedene Arten von Texten und verf\u00fcgt \u00fcber erweiterte Funktionen f\u00fcr die eloquente Text\u00fcberarbeitung (<a href=\"https:\/\/www.deepl.com\/write\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.deepl.com\/write\">DeepL Write<\/a>). Die Anpassung des Systems an einen neuen Kontext kann ich nicht beurteilen, da DeepL eine Black-Box-Natur aufweist, also nicht klar ist, wie das System genau arbeitet.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beide Systeme k\u00f6nnen Texte <strong>autonom<\/strong> verarbeiten und verstehen den Kontext, wobei DeepL ein besseres Kontextverst\u00e4ndnis aufweist. Die \u00dcbersetzer bieten au\u00dferdem APIs f\u00fcr die Integration in verschiedene Systeme. Trotzdem besteht die M\u00f6glichkeit falscher \u00dcbersetzungen, insbesondere bei spezialisierten Begriffen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Hinsichtlich der <strong>Evolution<\/strong> unterscheiden sich beide Systeme. Libre Translate ist kein selbstlernendes System und erfordert Training f\u00fcr neue Sprachen und Kontexte. Im Gegensatz dazu kann DeepL seine \u00dcbersetzungsf\u00e4higkeiten im Laufe der Zeit verbessern, ist jedoch ebenfalls auf Training angewiesen.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In Bezug auf <strong>Verzerrungen<\/strong> zeigen beide Systeme einen sogenannten Gender-Bias, wobei DeepL im Test besser abschneidet. Details dazu folgen im <a href=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-ki-ein-tiefer-einblick\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-ki-ein-tiefer-einblick\/\">n\u00e4chsten Beitrag<\/a>. Gender-Bias in \u00dcbersetzungen zeigt sich h\u00e4ufig in der Verwendung geschlechtsspezifischer Begriffe und Formulierungen, die traditionelle Rollenklischees verst\u00e4rken k\u00f6nnen. Bei der \u00dcbersetzung verschiedener Schimpfw\u00f6rter aus dem Deutschen ins Englische und umgekehrt, konnte ich keine systematischen Einschr\u00e4nkungen bei der \u00dcbersetzung bestimmter Begriffe feststellen.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" class=\"wp-image-1790\" src=\"https:\/\/www.proficom.de\/blog\/\/app\/uploads\/2024\/02\/DeepL-U\u0308bersetzung-1024x366.png\" alt=\"\" \/>\n<figcaption><em><a href=\"https:\/\/www.deepl.com\/translator\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.deepl.com\/translator\">DeepL<\/a> bietet durch Anklicken einzelner W\u00f6rter alternative Wortvorschl\u00e4ge an, hier sogar geschlechtsspezifisch.<\/em><\/figcaption>\n<\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><br \/>Aus <strong>ethischer Sicht<\/strong> f\u00f6rdert Libre Translate die nachhaltige Entwicklung und hilft, Sprachbarrieren zu \u00fcberwinden. Das System ist transparent und quelloffen. DeepL hat \u00e4hnliche ethische Grunds\u00e4tze, obwohl es als Black-Box-System weniger transparent ist.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beide Systeme zeigen <strong>Nebenwirkungen<\/strong> wie Gender-Bias, wobei DeepL alternative \u00dcbersetzungen und feine Anpassungen der ausgegebenen Texte erm\u00f6glicht. Beide Systeme sind immun gegen <strong>Belohnungs-Hacking<\/strong>. Eine m\u00f6gliche Gefahr w\u00e4re hier dennoch, dass die Systeme inhaltlich nicht den vollen Umgang wiedergeben, sozusagen keine 1:1-\u00dcbersetzung liefern, aber dennoch die wesentlichen Fakten vermitteln.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">In puncto <strong>Transparenz, Interpretierbarkeit und Erkl\u00e4rbarkeit<\/strong> bietet Libre Translate durch seine Quelloffenheit die M\u00f6glichkeit, das System genauer zu betrachten und zu verstehen. DeepL als ein Closed-Source-System bem\u00fcht sich jedoch um Transparenz durch <a href=\"https:\/\/www.deepl.com\/docs-api\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.deepl.com\/docs-api\">API-Dokumentation<\/a> und <a href=\"https:\/\/www.deepl.com\/en\/blog\/how-does-deepl-work\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.deepl.com\/en\/blog\/how-does-deepl-work\">Blogartikel<\/a>, die Einblicke in die Funktionsweise des Systems geben.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die <strong>funktionale Sicherheit<\/strong> ist bei beiden Systemen gew\u00e4hrleistet. Sie sind robust und beachten Sicherheitsprotokolle bei der Daten\u00fcbertragung (HTTPS-Verschl\u00fcsselung). Im Vergleich liefert Libre Translate nicht immer zuverl\u00e4ssige \u00dcbersetzungen, wie man schon im ersten Beitrag lesen konnte: <a href=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-kuenstlicher-intelligenz\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-kuenstlicher-intelligenz\/\">\u201csommerreise in truthahn\u201d<\/a>. In sicherheitskritischen Anwendungen w\u00e4re Libre Translate deshalb keine geeignete Wahl.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Generell ist es wichtig, bei der Bewertung von KI-Systemen alle oben genannten Qualit\u00e4tsmerkmale zu ber\u00fccksichtigen. Jeder Nutzende hat andere Pr\u00e4ferenzen und setzt bei diesen Merkmalen andere Schwerpunkte.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">W\u00e4hrend im Vergleich der KI-\u00dcbersetzer Libre Translate mit seiner transparenten, quelloffenen Struktur punktet, bietet DeepL fortschrittliche Funktionen und Selbstlernf\u00e4higkeiten, wenn auch mit weniger Transparenz. Auf den ersten Blick erf\u00fcllen beide Systeme die Kriterien der ISTQB-AI Qualit\u00e4tsmerkmale gleicherma\u00dfen. Doch wie l\u00e4sst sich genauer \u00fcberpr\u00fcfen, dass die Systeme keine fehlerhaften \u00dcbersetzungen liefern?<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Wesentliche Aspekte in der Qualit\u00e4tspr\u00fcfung<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Beim Testen von Software ist es wichtig, klare Testziele zu definieren, um systematisch nach m\u00f6glichen Fehlern in der Software zu suchen. Dies gilt auch f\u00fcr Systeme mit KI. Speziell f\u00fcr die KI-\u00dcbersetzer habe ich folgende Testziele f\u00fcr die weitere Evaluation festgelegt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Vollst\u00e4ndigkeitscheck<\/strong>: Sicherstellen, dass die \u00dcbersetzung den gesamten Inhalt des Originaltextes erfasst, ohne wichtige Informationen auszulassen.<\/li>\n<li><strong>Verst\u00e4ndlichkeitscheck<\/strong>: Gew\u00e4hrleisten, dass die \u00dcbersetzung leicht verst\u00e4ndlich ist, so dass die Benutzer den Inhalt in der Zielsprache problemlos erfassen k\u00f6nnen.<\/li>\n<li><strong>Genauigkeitspr\u00fcfung<\/strong>: Sicherstellen, dass die KI-\u00dcbersetzung pr\u00e4zise und akkurat ist, um Missverst\u00e4ndnisse oder Fehlinterpretationen zu vermeiden.<\/li>\n<li><strong>Umgang mit Fachtermini<\/strong>: Gew\u00e4hrleisten, dass das System Fachtermini korrekt erkennt und in der \u00dcbersetzung angemessen verwendet.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Ausblick: Testf\u00e4lle in ALM Octane<\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die vorgestellten Testziele bieten einen soliden Rahmen f\u00fcr die weitere Evaluierung von KI-\u00dcbersetzern. Im<a href=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-ki-ein-tiefer-einblick\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\" data-type=\"URL\" data-id=\"https:\/\/www.accompio.com\/blog\/testen-von-ki-ein-tiefer-einblick\/\"> n\u00e4chsten Kapitel<\/a> gebe ich einen detaillierten Einblick in den Entstehungsprozess konkreter Testf\u00e4lle und wie ich diese in Open Text ALM Octane implementiert und ausgef\u00fchrt habe. Dieser Ausblick gibt somit einen tieferen Einblick in die praktische Anwendung von \u201eISTQB AI\u201c im Kontext des KI-Testens.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-spacer\" style=\"height: 100px;\" aria-hidden=\"true\">\u00a0<\/div>\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In Teil 2 der &#8222;Testen von KI-Systemen&#8220;-Reihe blickt Tom auf die Qualit\u00e4tsmerkmale, die bei der Evaluierung von KI-Systemen besonders wichtig sind. 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