Testmethoden zur Bewertung der Interpretierbarkeit und Erklärbarkeit von KI- und Machine-Learning-Modellen. Beinhaltet Feature-Importance-Analyse, SHAP-Werte, LIME, Attention-Visualisierung, Modell-Introspektion und die Überprüfung der Entscheidungstransparenz in KI-Systemen, die für Sicherheit und Compliance kritisch sind.