Gerechtigkeit
Sicherstellen, dass KI-Systeme unvoreingenommene und gerechte Ergebnisse für verschiedene Einzelpersonen und Gruppen liefern und diskriminierende Auswirkungen mindern.
Ein Governance-Prinzip und technisches Ziel, das verlangt, dass KI-Modelle für geschützte und nicht geschützte Gruppen vergleichbare Ergebnisse liefern. Fairness wird durch statistische Kriterien (z. B. demografische Parität, Chancengleichheit), Algorithmen zur Bias-Minderung und kontinuierliches Monitoring operationalisiert. Dies erfordert die Einbindung von Stakeholdern, um zu definieren, was „gerecht“ im jeweiligen Kontext bedeutet, und um zu validieren, dass Fairness-Maßnahmen die Genauigkeit nicht unangemessen beeinträchtigen.
Eine KI für die Personalgewinnung wird im Hinblick auf die Geschlechterausgewogenheit geprüft: Vor den Gegenmaßnahmen hatten männliche Bewerber eine um 25 % höhere Rate an Intervieweinladungen. Das Team wendet während des erneuten Trainings eine Fairness-Nebenbedingung an, um die Wahrscheinlichkeiten für Einladungen anzugleichen, und Berichte nach der Einführung zeigen Interviewraten mit einer Abweichung von höchstens 2 % zwischen den Geschlechtern – wodurch die Chancengerechtigkeit verbessert wird, ohne die Vorhersagegenauigkeit zu beeinträchtigen.
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