Definition Blackbox Was ist eine Blackbox?

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Eine Blackbox ist ein geschlossenes System, dessen interne Funktionsweise unbekannt ist oder nicht berücksichtigt wird. Das System erhält Eingaben, verarbeitet diese und generiert ein Ergebnis. Die Abläufe und Prozesse im Inneren bleiben verborgen. Das Gegenteil einer Blackbox ist die Whitebox.

Bei einer Blackbox handelt es sich um ein geschlossenes, von außen nicht einsehbares System. Bildlich betrachtet verhält es sich wie ein "schwarzer Kasten". Die Blackbox erhält über definierte Schnittstellen Eingaben von außen, verarbeitet diese nach bestimmten Regeln und produziert über vorgegebene Schnittstellen Ausgaben oder Ergebnisse. Wie die Ausgaben oder Ergebnisse zustande gekommen sind, bleibt dem Benutzer verborgen. Die Abläufe im Inneren der Blackbox sind unbekannt oder werden bewusst nicht beachtet. Der Benutzer sieht die Ein- und Ausgaben und kennt die grundsätzliche Funktionalität des Systems. Die ablaufenden Prozesse oder Funktionen sind für ihn intransparent.

Geschlossene Blackbox-Systeme sind in vielen Bereichen vorzufinden. Im Umfeld der IT und Informatik kann es sich bei einer Blackbox sowohl um ein physisches Gerät wie einen Rechner mit einer bestimmten Anwendung als auch um ein logisches Konstrukt wie einen Programmcode oder ein künstliches neuronales Netzwerk handeln. Eine hohe Komplexität kann zu einem für den Betrachter nicht nachvollziehbaren Verhalten eines Systems beitragen.

Das Gegenteil einer Blackbox ist die Whitebox. Sie wird auch als Glassbox oder Clearbox bezeichnet. Bei einer Whitebox sind alle im Inneren ablaufenden Prozesse und Funktionen bekannt und jederzeit einsehbar und erklärbar.

Charakteristik einer Blackbox und Gründe für das Blackbox-Verhalten

Eine Blackbox ist durch folgende charakteristische Merkmale gekennzeichnet. Sie besitzt definierte Schnittstellen, über die sie materielle oder immaterielle Eingaben oder Eingabereize entgegen nimmt. Bei diesen Eingaben kann es sich beispielsweise um Daten, elektrische Signale oder eine Form von Materiezufuhr handeln. Die Blackbox nimmt die Eingaben entgegen und kombiniert und verarbeitet sie mithilfe von dem Benutzer unbekannten Funktionen und Regeln. Die Ergebnisse gibt sie über definierte Schnittstellen aus. Auch bei den Ergebnissen kann es sich wie bei den Eingaben um materiellen oder immateriellen Output handeln.

Die Gründe, warum sich ein System als Blackbox verhält oder es so bezeichnet wird, können unterschiedlich sein. Die Abläufe im Inneren des Systems sind unter Umständen so komplex und vielschichtig, dass sie nur schwer zu erklären und für einen Benutzer kaum nachvollziehbar sind. Oft wird aber ein technisches System bewusst als geschlossenes System behandelt. Denn für den Einsatz des Systems ist es häufig unerheblich, welche Prozesse im Inneren genau ablaufen und welche Funktionen oder Methoden genutzt werden. Es interessiert letztendlich nur die durch die Verarbeitung der Eingaben generierten Ergebnisse. Unter Umständen werden die im Inneren eines Systems ablaufenden Prozesse und Funktionen bewusst nicht offengelegt. Das kann beispielsweise der Fall sein, wenn geistiges Eigentum geschützt oder Wettbewerbsvorteile gesichert werden sollen.

Untersuchung von Blackbox-Systemen

In der Systemanalyse werden die zu untersuchenden Funktionseinheiten häufig als Blackbox-Systeme behandelt. Die Verhaltensweise einer zu untersuchenden Funktionseinheit wird über die Ein- und Ausgaben ermittelt. Ein- und Ausgaben werden gemessen und zueinander in Beziehung gesetzt. So entsteht ein abstrahiertes logisches Modell der Funktionseinheit, das die Abläufe im Inneren der Funktionseinheit abbildet. Das erarbeitete logische Modell lässt sich mit bereits bekannten realen Strukturen und Verfahrensweisen der Funktionseinheit kombinieren und weiter verfeinern. Ziel der Systemanalyse ist es, ein möglichst realistisches und funktionsgetreues Abbild des untersuchten Systems zu erhalten.

Beispiele für Blackbox-Systeme

Im IT-Umfeld existieren zahlreiche Beispiele für Blackbox-Systeme. Viele KI-Modelle wie große generative Sprachmodelle (Large Language Models - LLMs) verhalten sich wie Blackbox-Systeme. Diese Modelle basieren auf komplexen und sehr vielschichtigen künstlichen neuronalen Netzwerken mit vielen Milliarden Parametern, die mit riesigen Datenmengen per Deep Learning trainiert werden. Ihr Wissen und ihre Fähigkeiten erwerben die Modelle weitgehend selbstgesteuert, indem sie Muster, Merkmale und Datenbeziehungen in den Trainingsdaten identifizieren und in den Gewichtungen und Verknüpfungen der künstlichen Neuronen abbilden. Durch die vielen kombinierten Daten, die große Menge an Parametern und die Komplexität und Vielzahl der Verknüpfungen des neuronalen Netzes ist es in der Inferenzphase kaum noch nachzuvollziehen, wie Ergebnisse oder Entscheidungen einer Künstlichen Intelligenz zustande kommen. Deshalb spricht man bei diesen Modellen oft von einer Blackbox-KI. Das Gegenteil der Blackbox-KI ist die erklärbare KI (Explainable AI - XAI). Bei einer XAI wird durch verschiedene Verfahren und Methoden versucht, das Zustandekommen von Ergebnissen und Entscheidungen einer Künstlichen Intelligenz für den Menschen erklärbar und nachvollziehbar zu machen.

Auch Rechnersysteme mit installierten Anwendungen oder Apps lassen sich als Blackbox-Systeme betrachten. Für den Anwender ist es unerheblich oder es interessiert ihn nicht, wie der Rechner und seine Software zu einem Ergebnis kommen. Es ist für ihn nur wichtig, dass das Ergebnis richtig ist. Wie genau die Eingaben verarbeitet werden, welche Funktionen zum Einsatz kommen und wie der Programmcode genau gestaltet ist, ist für den Anwender zweitrangig.

Häufig fällt der Begriff Blackbox in der Softwareentwicklung. Der sogenannte Blackbox-Test ist eine Testmethode für Software, bei der Anwendungen ausschließlich von außen beurteilt und getestet werden. Die zu testende Software wird mit Testeingaben und Testaktionen gefüttert und ihr Verhalten darauf beobachtet. Die interne Funktionsweise, selbst wenn sie bekannt ist, wird beim Testen bewusst nicht berücksichtigt. Nur das nach außen sichtbare Verhalten fließt in die Bewertung der Tests mit ein. Interne Fehler lassen sich nur erkennen, wenn sie externe Auswirkungen haben. Die Testfälle bilden das Benutzerverhalten ab. Der Tester verhält sich wie ein Benutzer der Software. Ziel eines Blackbox-Tests ist es, zu prüfen, ob die Software den geforderten Funktionsumfang erfüllt und die Spezifikationen eingehalten werden.

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