Diskriminierung
Im Bereich der KI bezieht sich dies auf die unfaire Behandlung von Einzelpersonen oder Gruppen aufgrund von Verzerrungen in Daten oder Algorithmen, die zu ungleichen Ergebnissen führen.
Tritt auf, wenn Modellvorhersagen oder Entscheidungen systematisch geschützte Klassen (Rasse, Geschlecht, Alter) benachteiligen. Governance erfordert die Definition von Diskriminierungsmetriken (z.B. Chancengleichheit, demografische Parität), die Einbettung von Fairness-Beschränkungen in das Training und die Überprüfung eingesetzter Modelle auf unterschiedliche Auswirkungen, mit Korrekturplänen, wenn Schwellenwerte überschritten werden.
Ein Zulassungsvorhersage-Tool einer Universität zeigt niedrigere Zulassungswahrscheinlichkeiten für Erstgenerationen-Studierende. Ein Fairness-Audit zeigt, dass Merkmale, die mit Bewerbern aus Alumnifamilien korrelieren, die Ungleichheit vorantreiben. Das Zulassungsbüro entfernt diese Stellvertreter und trainiert das Modell neu, um gleiche Raten wahrer Positivmeldungen über alle studentischen Hintergründe hinweg zu erzielen.
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