Kognitive Voreingenommenheit
Systematische Abweichungsmuster von der Norm oder Rationalität im Urteil, die die Entscheidungsfindung von KI beeinflussen können, wenn sie in den Trainingsdaten vorhanden sind.
Menschliche Vorurteile (Ankerheuristik, Bestätigungsfehler, Verfügbarkeitsheuristik) können die Datenkennzeichnung, die Merkmalsauswahl und die Zielsetzung beeinträchtigen. Das Erkennen kognitiver Verzerrungen erfordert strukturierte Datenverwaltungsüberprüfungen, Blindkennzeichnungsprotokolle und diverse Kennzeichnungsteams. Organisationen müssen nicht nur in Datenverteilungen, sondern auch in menschlichen Eingriffsprozessen auf Verzerrungsquellen prüfen.
Ein Umfrage-Antwort-Klassifikator stuft neutrale Stimmungen fälschlicherweise als negativ ein, da Labeler, beeinflusst durch aktuelle Nachrichtenereignisse, Neutralität überinterpretiert als Pessimismus (Verfügbarkeitsheuristik). Das Team implementiert ein blindes Labeling und rotiert die Labeler, um diese kognitive Verzerrung in zukünftigen Annotationen zu mildern.
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