Insbesondere bei KI und der datengestützten Entscheidungsfindung können Bias, also eine Voreingenommenheit für oder gegen eine Person, Idee oder Sache, zu ernsthaften Problemen der Fairness und Genauigkeit führen. Dazu gehören:
Training auf voreingenommenen Daten
KI-Modelle lernen aus den Daten, mit denen sie trainiert werden. Wenn diese Daten Verzerrungen aufweisen, kann das KI-Modell diese Verzerrungen „lernen“ und in seinen Vorhersagen und Entscheidungen replizieren. Beispielsweise kann ein KI-Modell, das zur Bewerberauswahl entwickelt und auf Daten trainiert wurde, die eine Voreingenommenheit gegenüber bestimmten Geschlechtern, Ethnien oder Altersgruppen aufweisen, diese Voreingenommenheit in seinen Auswahlentscheidungen widerspiegeln.
Automatisierung von Bias
Da KI-Modelle oft in der Lage sind, Entscheidungen in großem Maßstab und mit hoher Geschwindigkeit zu treffen, kann ein Bias in einem KI-Modell dazu führen, dass diese Verzerrung auf eine große Anzahl von Entscheidungen angewendet wird. Dies kann die Auswirkungen des Bias erheblich verstärken.
Datenschutz und Privatsphäre
Welche Auswirkungen hat der Einsatz von KI auf die Privatsphäre der Menschen und den Schutz ihrer persönlichen Daten? Wie können wir sicherstellen, dass KI-Systeme angemessen mit sensiblen Informationen umgehen?
Unsichtbarkeit und Unverständlichkeit von Bias
KI-Modelle, insbesondere solche, die auf komplexen Algorithmen basieren, können oft sehr schwer zu interpretieren sein. Dies bedeutet, dass ein Bias in einem solchen Modell schwer zu erkennen und zu korrigieren sein wird.
Rechtliche und ethische Fragen
Ein Bias in KI kann zu Entscheidungen führen, die diskriminierend oder ungerecht sind, was rechtliche und ethische Probleme nach sich zieht.
Das Bewusstsein für diese Probleme ist entscheidend, um ethische und faire KI-Systeme zu entwickeln und zu implementieren. Es muss uns jedoch klar sein, dass die Vermeidung von Bias in KI ein fortlaufender Prozess ist, der sowohl technologische als auch soziale Aspekte umfasst. Um sicherzustellen, dass KI-Entscheidungen fair und neutral sind, müssen diese regelmäßig überprüft und evaluiert werden (z. B. durch unabhängige Audits). Auch sind Unternehmen aufgefordert, wie bereits im 5. Teil dieser KI-Reihe herausgestellt, Ethikrichtlinien festzulegen und Schulungen durchzuführen. Schulungen für Entwickler:innen und Entscheidungsträger:innen können das Bewusstsein für Bias stärken und die Umsetzung ethischer Prinzipien fördern.
