Voreingenommenheit
Systematische Fehler in den Ausgaben der KI, die durch voreingenommene Trainingsdaten oder fehlerhafte Algorithmen entstehen und zu unfaire Ergebnisse führen.
Dauerhafte, gerichtete Abweichungen in Modellvorhersagen, die systematisch bestimmte Gruppen oder Fälle benachteiligen (oder bevorzugen). Verzerrungen entstehen durch unausgewogene Daten, Vorurteile des Kennzeichners oder falsch spezifizierte Ziele. Eine effektive Steuerung erfordert das Erkennen, Quantifizieren (z.B. durch Fairness-Metriken) und Nachverfolgen von Bias-Quellen, um sowohl Daten als auch das Modelldesign zu verbessern.
Ein KI-gestütztes Einstellungsscreening, das auf historischen Lebensläufen trainiert wurde, lehnt Bewerber von einer bestimmten Universität ab, da frühere Neueinstellungen überwiegend von anderen Hochschulen stammten. Das Personalwesen entdeckt dieses Vorurteil, erweitert seinen Datensatz um mehr Absolventen der betroffenen Universität, trainiert das Modell neu und überwacht die Akzeptanzraten, um eine Gleichstellung zwischen den alma maters sicherzustellen.
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