Verstärkung von Verzerrungen
Das Phänomen, bei dem KI-Systeme bestehende Vorurteile in den Trainingsdaten verstärken und zu zunehmend verzerrten Ergebnissen führen.
Ein Feedback-Zyklus, in dem Modelle, die auf voreingenommenen Daten trainiert wurden, Vorhersagen treffen, die diese Vorurteile in neuen Daten verstärken – beispielsweise durch bevorzugte Auswahl oder Gewichtung bestimmter Ergebnisse – und so die ursprünglichen Ungleichheiten vergrößern. Das Erkennen der Verstärkung erfordert langfristige Überprüfungen, und die Minderung kann Datenerweiterungsstrategien umfassen, um Feedback-Zyklen abzuschwächen.
Ein Nachrichtenempfehlungs-Bot bewirbt Geschichten, die denen ähneln, auf die Benutzer klicken. Wenn er zunächst überwiegend politische Inhalte für eine Untergruppe anbietet, klicken Benutzer verstärkt auf politische Artikel, was den Glauben des Bots verstärkt, dass Politik ihr einziges Interesse ist. Im Laufe der Zeit verstärkt der Bot diesen engen Fokus. Das Team mildert dies, indem es Diversitätseinschränkungen in die Empfehlunglogik integriert.
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