Voreingenommenheitsprüfung
Ein Bewertungsprozess zur Erkennung und Minderung von Verzerrungen in KI-Systemen, um Fairness und die Einhaltung ethischer Standards sicherzustellen.
Eine strukturierte Überprüfung—oft durch ein unabhängiges Team oder eine externe Firma—die jede Phase des KI-Lebenszyklus (Datenerhebung, Vorverarbeitung, Modellierung, Bewertung) auf Voreingenommenheit untersucht. Prüfer wenden statistische Tests (z.B. unterschiedliche Auswirkungen), Modelle zur Erklärbarkeit von Modellen und Benutzergruppenanalysen an. Der Prozess endet mit konkreten Handlungsempfehlungen zur Behebung und Aktualisierungen der Governance.
Eine Bank beauftragt eine Vorurteilsprüfung ihrer Kreditbewertungs-KI. Prüfer nehmen Stichproben von Kreditentscheidungen nach demografischen Gruppen, stellen fest, dass Anträge aus bestimmten Postleitzahlen überproportional abgelehnt werden, und empfehlen Datenergänzungen und neue Fairnesseinschränkungen im Bewertungsalgorithmus. Anschließend überwacht die Bank monatlich die Ablehnungsquoten, um den Fortschritt zu verfolgen.
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