Gerechtigkeitsmetriken
Quantitative Messgrößen (z. B. unterschiedliche Auswirkungen, Chancengleichheit), die zur Bewertung von Fairness und Nichtdiskriminierung bei KI-Entscheidungsprozessen verwendet werden.
Statistische Metriken, die Fairness über demografische oder geschützte Klassen hinweg quantifizieren. Disparate Impact misst die Ergebnisraten, Chancengleichheit misst die gleichen Raten wahrer Positivtreffer, und Kalibrierung bewertet die Genauigkeit der prognostizierten Risiken. Governance-Rahmenwerke verlangen die Auswahl geeigneter Gerechtigkeitsmetriken je nach Anwendungsfall, das Festlegen akzeptabler Schwellenwerte und die regelmäßige Berichterstattung an Aufsichtsorgane, um Diskriminierung über den gesamten Lebenszyklus der KI hinweg zu vermeiden.
Die Ergebnisse eines Predictive-Policing-Modells werden monatlich bewertet: Die Abteilung berechnet die Ungleichheitsfaktoren bei Stopps nach Rassen und stellt fest, dass das Verhältnis den Schwellenwert von 0,8 überschreitet. Sie pausieren die automatisierten Patrouillenempfehlungen, kalibrieren das Modell mit Fairness-Einschränkungen neu und überprüfen nach der Bereitstellung, dass die Stoppquoten die Gerechtigkeitsmetriken erfüllen.
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