Bias

Bias bezieht sich auf eine systematische Abweichung von der Wahrheit oder einem gerechten Urteil, die durch unerwünschte Einflüsse verursacht wird. In Bezug auf Künstliche Intelligenz (KI) bedeutet Bias, dass KI-Systeme aufgrund von unerwünschten Einflüssen Verzerrungen oder Vorurteile in ihren Entscheidungen und Handlungen aufweisen können.

Es gibt verschiedene Arten von Bias, die in KI-Systemen auftreten können. Ein Beispiel ist der „Daten-Bias“, der entsteht, wenn die Daten, auf denen ein KI-System trainiert wird, nicht repräsentativ für die tatsächliche Bevölkerung oder das Problem sind, das es lösen soll. Wenn beispielsweise ein KI-System verwendet wird, um Bewerber für eine bestimmte Stelle auszuwählen und die Trainingsdaten nur Bewerber aus einer bestimmten Region oder einer bestimmten ethnischen Gruppe enthalten, kann das System Vorurteile entwickeln und ungewollt Diskriminierung unterstützen.

Ein weiteres Beispiel für Bias ist der „Algorithmus-Bias“, der auftritt, wenn ein KI-System aufgrund der Art und Weise, wie der Algorithmus entwickelt wurde, systematisch Entscheidungen trifft, die eine bestimmte Gruppe bevorzugen oder benachteiligen. Wenn beispielsweise ein KI-System entwickelt wurde, um die Kreditwürdigkeit von Personen zu bewerten, aber bestimmte Merkmale wie Alter, Geschlecht oder ethnische Zugehörigkeit als Indikatoren für Kreditwürdigkeit verwendet, kann das System eine Diskriminierung aufgrund dieser Merkmale fördern.

Bias in KI-Systemen kann zu ungerechten Entscheidungen führen, die bestimmte Gruppen benachteiligen oder bevorzugen. Es ist daher wichtig, sicherzustellen, dass KI-Systeme ethisch und verantwortungsvoll entwickelt werden und dass sie regelmäßig auf Bias getestet und überwacht werden.