Bias in der KI — Ethische Grundlagen & Vermeidung — Überblick
Bias in der KI-Entwicklung früh zu erkennen und zu vermeiden, ist entscheidend, um faire und zuverlässige Systeme zu schaffen. Systeme, die durch Vorurteile beeinflusst sind, können diskriminierende Ergebnisse produzieren, was nicht nur ethisch fragwürdig, sondern auch geschäftlich nachteilig ist.
Typische Fehler und Korrektur
Eine der häufigsten Ursachen für Bias ist ein unausgewogenes Training der Daten. Wenn bestimmte Gruppen in Trainingsdaten unter- oder überrepräsentiert sind, spiegelt sich das in den Resultaten wider. Der erste Schritt zur Korrektur besteht darin, Trainingsdaten zu identifizieren, die alle relevanten Gruppen gleichmässig repräsentieren. Dabei sollte man regelmässige Datensätze verwenden, die aus verschiedenen Quellen stammen und diversifiziert sind.
Ein weiterer Fehler ist die unzureichende Definition der Zielvariablen. Oft werden Zielgrössen festgelegt, die bestehende gesellschaftliche Vorurteile widerspiegeln. Um diesem Problem entgegenzuwirken, ist eine kritische Überprüfung und Anpassung der Zielgrössen erforderlich. Dabei sollten auch externe Experten hinzugezogen werden, die unbewusste Vorurteile erkennen können, die das eigene Team möglicherweise übersieht.
Die Black-Box-Natur vieler KI-Modelle kann auch zu Bias führen, da Entscheidungen oft nicht transparent sind. Hier ist es notwendig, Modelle aufzuklären und deren Entscheidungsprozesse durch erklärbare KI-Techniken verständlich zu machen. Das bedeutet, dass jedes Teammitglied den Inhalt und die Interpretationen jedes Machine-Learning-Modells nachvollziehen können muss.
Handlungsanleitung für 14–30 Tage
In den ersten sieben Tagen sollten alle relevanten Datenbestände hinsichtlich ihrer Zusammensetzung überprüft werden. Ziel ist es, eine ausgewogene Datenbasis zu schaffen. Identifizieren Sie alle Schwachstellen in der Datensammlung und beginnen Sie mit der Aufnahme fehlender Daten.
In der zweiten Woche ist die Definition der Zielvariablen anzupassen. Dafür ist es ratsam, einen interdisziplinären Workshop zu veranstalten, um unterschiedliche Perspektiven zu integrieren und über die Eignung der bestehenden Zielvariablen zu diskutieren.
In der dritten Woche sollte das Modell mit neuen, ausgeglichenen Daten trainiert und seine Ergebnisse mit den ursprünglichen Resultaten verglichen werden. Hierbei sind erklärbare KI-Techniken zu integrieren, um die Entscheidungsprozesse des Modells transparenter zu machen.
Abschliessend sollten die Ergebnisse mit einem gemischten Team aus internen und externen Experten auf Bias kontrolliert werden. Die gewonnenen Erkenntnisse sind schliesslich in einem Bericht zusammenzufassen, um sowohl die Korrekturen als auch die verbliebenen Herausforderungen zu dokumentieren. So wird der nachhaltige und ethisch korrekte Einsatz der KI im Unternehmen sichergestellt.