Position: Explainability-Forschung muss Grundlagen vor Ad-hoc-Methoden priorisieren

arXiv:2607.14123v1 Trotz der Verbreitung von Explainable AI (XAI)-Techniken – von Feature-Attributionen bis zu Sparse Autoencodern – beeinflussen Erklärungen nur selten echte Workflows. In der Praxis werden sie oft erzeugt und verworfen, ohne aussagekräftige Maßnahmen zu leiten