Fairness-Kennzahlen
Quantitative Maße (z.B. demografische Parität, gleichberechtigte Chancen), die verwendet werden, um zu bewerten, wie fair die Vorhersagen eines KI-Modells über verschiedene Gruppen hinweg sind.
Stellen Sie objektive Kriterien bereit, um gruppenbasierte Ergebnisunterschiede zu erkennen und zu überwachen. Zu den gängigen Kennzahlen gehören: demografische Parität (gleiche positive Vorhersageraten), ausgeglichene Chancen (gleiche echte/false positive Raten) und Kalibrierung (prognostiziertes Risiko stimmt mit beobachteten Ergebnissen überein). Governance-Rahmenwerke verlangen, dass für jeden Anwendungsfall geeignete Kennzahlen ausgewählt und kontinuierlich überwacht werden, um die Fairness-SLAs durchzusetzen.
Das prädiktive Zulassungsmodell einer Universität meldet vierteljährlich Unterschiede in der demografischen Parität. Wenn die positiven Vorhersageraten weiblicher Bewerber unter 95 % derjenigen männlicher Bewerber fallen, wird eine Warnung ausgelöst, die eine Fairness-Überprüfung veranlasst. Das Team passt die Entscheidungsschwellenwerte an, um die 0,8-Paritätsregel zu erfüllen, und dokumentiert die Änderung im Fairness-Dashboard.
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