Voreingenommenheitsminderung
Techniken, die während der KI-Entwicklung angewendet werden, um Vorurteile in Modellen und Datensätzen zu reduzieren oder zu beseitigen.
Ein Sortiment von Maßnahmen — Vorverarbeitung (Daten neu ausbalancieren oder gewichten), In-Verarbeitung (lernbewusste Zielvorgaben), und Nachverarbeitung (Anpassung von Vorhersagen, um Fairnesskriterien zu erfüllen) — die systematisch unerwünschte Ungleichheiten reduzieren. Bewährte Governance-Praktiken umfassen die Auswahl von Maßnahmen zur Minderung, die mit der Risikotoleranz und den Compliance-Anforderungen der Organisation übereinstimmen.
Ein Strafjustiz-Tool, das das Rezidivrisiko vorhersagt, wendet einen Algorithmus zur Minderung von Vorurteilen an: Während des Trainings fügt es eine Fairnessstrafe hinzu, die die Vorhersagelücken zwischen weißen und schwarzen Angeklagten verringert. Nach dem erneuten Training sind die Vorhersageraten für Rezidivismus statistisch über alle Rassengruppen hinweg gleichwertig, und die Bereitstellungsrichtlinien des Tools werden entsprechend aktualisiert.
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