Die Personalisierung von KI-Erklärungen könnte zu einem "Kaninchenloch" führen, wenn Forscher und Entwickler zu stark auf fein abgestimmte Benutzermerkmale fokussieren, die letztendlich nur geringe Auswirkungen auf die Interaktion mit den Erklärungen haben. Dies könnte zu einer Überkomplizierung der Erklärungen führen, die möglicherweise nicht den tatsächlichen Bedürfnissen der Benutzer entsprechen.
Indem sich Forscher zu sehr auf die Personalisierung basierend auf Benutzermerkmalen wie Alter, Geschlecht oder Persönlichkeit konzentrieren, könnten sie wichtige Aspekte übersehen, die tatsächlich einen signifikanten Einfluss auf die Wahrnehmung und das Verständnis von KI-Erklärungen haben. Dies könnte dazu führen, dass Ressourcen und Bemühungen in die falsche Richtung gelenkt werden, anstatt sich auf die Entwicklung von Erklärungen zu konzentrieren, die für eine breite Palette von Benutzern effektiv sind.
Es ist daher wichtig, einen ausgewogenen Ansatz zu verfolgen, der sowohl die Berücksichtigung von Benutzermerkmalen als auch die Entwicklung allgemeiner, benutzerzentrierter KI-Erklärungen umfasst. Durch die Kombination von personalisierten Ansätzen mit einem Verständnis für die grundlegenden Bedürfnisse und Präferenzen der Benutzer können effektive und zugängliche KI-Erklärungen entwickelt werden.