Bias-Kontrolle in KI für gerechte Anwendungen — Schritt für Schritt

Bias-Prüfung als Grundlage verantwortungsvoller KI-Nutzung

Künstliche Intelligenz (KI) kann in kleinen und mittleren Unternehmen (KMU) bedeutende Vorteile bieten, doch birgt sie auch Risiken wie unbeabsichtigte Verzerrungen, bekannt als Bias. Eine gründliche Bias-Prüfung und die Dokumentation ihrer Ergebnisse sind unerlässlich, um mit KI-Lösungen compliance-konform und gerecht zu bleiben.

Vermeidung von Verzerrungen

Bias in KI-Systemen kann unter anderem zu diskriminierenden Entscheidungen führen. Diese Verzerrungen entstehen oft durch unausgewogene Trainingsdaten. Beispielsweise könnte ein KI-System bei einem KMU im Finanzbereich aufgrund historischer Daten Frauen bei Krediten benachteiligen. Um derartige Bias zu vermeiden, sollten KMUs regelmässige Stichproben ihrer Daten durchführen. Dabei ist es wichtig, sowohl Eingabedaten als auch die Ausgabedaten der KI-Modelle kritisch zu analysieren und auf unerwünschte Muster zu untersuchen.

Dokumentation als Kontrollmechanismus

Eine umfassende Dokumentation der Bias-Prüfung dient nicht nur der internen Kontrolle, sondern schützt das Unternehmen auch im Falle von externen Audits. Dokumentieren Sie klar, welche Datenquellen genutzt werden, welche Bias-Kontrollen durchgeführt wurden und welche Anpassungen folgen. Beispielsweise kann ein KMU im Gesundheitswesen die geplante Verwendung von Patientendaten transparent machen und dabei mögliche Bias-Quellen identifizieren und offenlegen.

Häufige Fehler und deren Korrektur

Ein typischer Fehler in KMUs ist der Verzicht auf eine formelle Bias-Prüfung, in der Annahme, dass das eingesetzte KI-Modell “von Natur aus” unvoreingenommen ist. Hier muss ein formaler Prozess etabliert werden, der systematisch nach Verzerrungen sucht. Ein weiterer Fehler ist die ungenügende Schulung der Mitarbeitenden bezüglich Bias. Mitarbeitende sollten regelmässige Schulungen erhalten, um den möglichen Bias zu erkennen und zu vermeiden. Die Unterschätzung des Dokumentationsaufwands kann ausserdem dazu führen, dass im Ernstfall keine ausreichenden Belege vorzulegen sind. Hier hilft es, eine zentrale Anlaufstelle für alle Bias-relevanten Dokumentationen im Unternehmen zu schaffen.

Handlungsempfehlungen für die nächsten 30 Tage

Woche 1: Bestimmen Sie ein interdisziplinäres Team, das sich mit der Bias-Prüfung befasst. Entwickeln Sie eine Checkliste für regelmässige Prüfungen und schulen Sie Mitarbeitende bezüglich des Bias-Bewusstseins.

Woche 2: Führen Sie eine erste umfassende Bias-Prüfung Ihrer Daten sowie der verwendeten KI-Modelle durch. Dokumentieren Sie alle Schritte und erkennen Sie potenzielle Bias-Quellen.

Woche 3: Entwickeln Sie Massnahmen zur Korrektur identifizierter Verzerrungen in Ihren Modellen. Dies könnte das Ergänzen der Datensätze um unterrepräsentierte Gruppen oder die Anpassung der Modellparameter umfassen.

Woche 4: Richten Sie einen regelmässigen Rhythmus für Bias-Prüfungen ein, idealerweise monatlich. Stellen Sie sicher, dass alle relevanten Dokumentationen aktuell sind und für alle Mitarbeitenden zugänglich gemacht werden.

Durch die bewusste Auseinandersetzung mit Bias-Prüfungen und der klaren Dokumentation sichern KMUs nicht nur die Compliance, sondern erhöhen auch das Vertrauen ihrer Kunden und Partner in die genutzten KI-Systeme.