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 Gruppen hinweg quantifizieren. Disparate Impact misst Ergebnisraten, Chancengleichheit misst gleiche True-Positive-Raten, und Kalibrierung bewertet die Genauigkeit der vorhergesagten Risiken. Governance-Frameworks schreiben vor, je nach Anwendungsfall geeignete Gerechtigkeitsmetriken auszuwählen, akzeptable Schwellenwerte festzulegen und diese regelmäßig an Aufsichtsgremien zu berichten, um Nichtdiskriminierung während des gesamten KI-Lebenszyklus sicherzustellen.
Die Ausgaben eines Predictive-Policing-Modells werden monatlich bewertet: Die Behörde berechnet Disparate-Impact-Verhältnisse für Kontrollen nach ethnischer Zugehörigkeit und stellt fest, dass das Verhältnis den Schwellenwert von 0,8 überschreitet. Sie setzt automatisierte Streifenempfehlungen aus, kalibriert das Modell mit Fairness-Beschränkungen neu und überprüft nach der Bereitstellung, dass die Kontrollraten die Zielwerte der Gerechtigkeitsmetriken erfüllen.
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