Bias in KI anpacken: Eine menschliche Perspektive

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein grosser Teil unseres Alltags geworden. Wir nutzen sie in vielen Bereichen, wie Gesundheitswesen, Finanzen und Strafverfolgung. Oft vertrauen wir KI, um wichtige Entscheidungen zu treffen. Aber es gibt immer mehr Bedenken hinsichtlich der Fairness von KI-Systemen. Selbst wenn sie mit guten Absichten entwickelt werden, kann KI immer noch ungerechte Ergebnisse produzieren, die bestimmte Gruppen von Menschen schädigen.

Das Problem ist, dass KI möglicherweise die gleichen Vorurteile widerspiegelt, die in der Gesellschaft existieren. Das führt zu Ergebnissen, die Einzelpersonen aufgrund ihrer Rasse, ihres Geschlechts oder anderer Merkmale diskriminieren können. Es wurden viele Studien durchgeführt, um KI fairer zu machen, aber oft konzentrieren sie sich nur auf die technischen Aspekte, ohne die menschliche Seite zu berücksichtigen. In diesem Artikel werden wir darüber sprechen, wie wichtig es ist, KI als ein System zu verstehen, das sowohl Technologie als auch Menschen umfasst.

#Die Notwendigkeit von menschzentrierter KI

KI-Systeme existieren nicht im luftleeren Raum; sie werden von Menschen gestaltet, trainiert und genutzt. In vielen Fällen schleichen sich menschliche Vorurteile in die KI-Systeme während verschiedener Phasen ein. Zum Beispiel können beim Sammeln von Daten Vorurteile darüber bestehen, welche Daten ausgewählt werden oder wie sie interpretiert werden. Das kann zu ungenauen oder schädlichen Ergebnissen führen.

Wenn wir genauer betrachten, wie menschliches Denken und Vorurteile die KI beeinflussen, können wir besser verstehen, was KI-Systeme fair macht. Kognitive Vorurteile spielen eine bedeutende Rolle bei der Entscheidungsfindung, und diese Vorurteile können in den gesamten KI-Lebenszyklus eindringen, von der Datensammlung bis zum Algorithmendesign.

#Kognitive Vorurteile erklärt

Kognitive Vorurteile sind systematische Denkfehler, die unsere Entscheidungen beeinflussen. Sie entstehen aus unserem Bedürfnis, komplexe Informationen zu vereinfachen. Hier sind einige wichtige Arten von kognitiven Vorurteilen, die KI-Systeme beeinflussen können:

#1. Repräsentativitätsvorurteil

Dieses Vorurteil tritt auf, wenn wir etwas danach beurteilen, wie sehr es einem typischen Fall ähnelt. Zum Beispiel könnte jemand denken, dass ein neuer Bewerber für einen Job qualifiziert sein muss, weil er dem Stereotyp erfolgreicher Mitarbeiter entspricht. Das führt zu übertriebenem Vertrauen in Annahmen, die möglicherweise nicht zutreffen.

#2. Verfügbarkeitsvorurteil

Dieses Vorurteil tritt auf, wenn wir uns auf unmittelbare Beispiele verlassen, die uns in den Sinn kommen, anstatt einen umfassenden Überblick zu suchen. Wenn jemand von einem Verbrechen in seiner Nachbarschaft hört, könnte er glauben, dass die Kriminalitätsrate höher ist, als sie tatsächlich ist, aufgrund dieses Vorurteils.

#3. Anker-Effekt

Bei Entscheidungen stützen wir uns oft zu sehr auf die erste Information, die wir erhalten. Dieser "Anker" kann unsere Gedanken beeinflussen und uns zu schlechten Entscheidungen führen. Zum Beispiel, wenn jemand zuerst hört, dass ein Produkt sehr teuer ist, könnte er alle ähnlichen Produkte als günstig oder teuer basierend auf diesem ursprünglichen Preis wahrnehmen.

#4. Affektheuristik

Emotionen können unsere Entscheidungen stärker beeinflussen, als wir denken. Dieses Vorurteil führt dazu, dass Einzelpersonen ihre Gefühle Einfluss auf ihre Entscheidungen haben lassen. Wenn jemand zum Beispiel positiv über eine Marke denkt, könnte er deren Mängel oder negative Aspekte übersehen.

#5. Bestätigungsfehler

Dieses Vorurteil führt dazu, dass Menschen Informationen suchen, die ihre vorbestehenden Überzeugungen unterstützen. Es ist einfach, Informationen abzulehnen, die dem widersprechen, was sie bereits denken. Das kann zu verzerrtem Verständnis und schlechten Entscheidungen führen.

#Arten von KI-Vorurteilen

KI-Systeme können auch eigene Vorurteile aufweisen, die oft als rechnerische Vorurteile bezeichnet werden. Diese Vorurteile können aus den gleichen kognitiven Fehlern resultieren, die Menschen machen. Hier sind einige gängige Arten von rechnerischen Vorurteilen:

#1. Historisches Vorurteil

Dieses Vorurteil tritt auf, wenn KI-Systeme auf Daten trainiert werden, die vergangene Ungleichheiten widerspiegeln. Wenn beispielsweise ein Einstellungsalgorithmus auf historischen Einstellungsdaten basiert, in denen bestimmte Gruppen bevorzugt wurden, könnte er diesen Trend fortsetzen.

#2. Repräsentationsvorurteil

Wenn Datensätze für KI-Modelle ausgewählt werden, und einige Gruppen unterrepräsentiert sind, könnte die KI nicht gut für diese Gruppen funktionieren, was zu unfairen Ergebnissen in Vorhersagen und Entscheidungen führt.

#3. Messfehler

Dieses Vorurteil entsteht aus der Entscheidung, wie verschiedene Merkmale oder Ergebnisse gemessen werden. Schlechte Entscheidungen können zu ungenauen Ergebnissen führen, besonders wenn die Daten, die als Proxy verwendet werden, nicht wirklich die zugrunde liegenden Konzepte repräsentieren.

#4. Aggregationsvorurteil

Dieses Vorurteil tritt auf, wenn Schlussfolgerungen über Einzelpersonen aus Daten über Gruppen gezogen werden. Die Verwendung von aggregierten Daten, ohne Subgruppen zu berücksichtigen, kann zu irreführenden Ergebnissen führen.

#5. Algorithmisches Vorurteil

Wenn ein KI-Modell entworfen wird, können bestimmte Entscheidungen über Algorithmen oder Leistungskennzahlen Vorurteile schaffen. Auch ohne Absicht können diese Entscheidungen bestimmten Bevölkerungsgruppen schaden.

#6. Evaluationsvorurteil

Wenn der Datensatz, der zur Bewertung eines KI-Modells verwendet wird, die Zielpopulation nicht genau widerspiegelt, könnte das Modell gut abschneiden, obwohl es bestimmte Gruppen nicht richtig bedient.

#7. Bereitstellungsvorurteil

Selbst wenn ein KI-System mit guten Absichten erstellt wurde, kann es, wenn es in einer Weise angewendet wird, die nicht ursprünglich beabsichtigt war, zu schädlichen Ergebnissen führen. Das gilt besonders, wenn Nutzer missverstehen, wie die KI verwendet werden soll.

#Die Verbindung zwischen menschlichen und KI-Vorurteilen

Kognitive Vorurteile existieren nicht nur im Kopf einzelner Personen; sie können auch beeinflussen, wie KI-Systeme gestaltet und implementiert werden. Unser Ansatz zur Verbesserung der Fairness von KI erfordert eine sorgfältige Untersuchung, wie diese menschlichen Vorurteile in rechnerische Vorurteile im gesamten KI-Lebenszyklus übersetzt werden.

#Daten-Sammelphase

Während der Datensammlung können Vorurteile auftreten, wenn Forscher keine vielfältigen Stichproben auswählen oder sich auf häufig verfügbare Daten verlassen. Wenn die Datensammlung nur bestimmte Gruppen umfasst, wird das Modell Schwierigkeiten haben, genau für unterrepräsentierte Personen zu generalisieren.

1. Schädliche Handlung: Die Verwendung einer nicht-diversen Stichprobe führt zu einer falschen Darstellung der breiteren Bevölkerung.

   • Heuristiken: Verfügbarkeitsvorurteil und Repräsentativitätsvorurteil können zu diesem Fehler führen.
   • Reflexion: Das schafft Repräsentationsvorurteil im KI-Modell.

2. Schädliche Handlung: Die Abhängigkeit von voreingenommenen historischen Daten zur Erstellung von Datensätzen.

   • Heuristiken: Bestätigungsfehler führen zur Bestärkung von Stereotypen.
   • Reflexion: Das führt zu systematischen Vorurteilen im KI-Modell.

#Modell-Design-Phase

Während des Designs von KI-Modellen können Entscheidungen darüber, welche Algorithmen verwendet werden oder wie Parameter gesetzt werden, die Ergebnisse erheblich beeinflussen.

1. Schädliche Handlung: Designentscheidungen treffen, die bestimmte Gruppen gegenüber anderen bevorzugen.

   • Heuristiken: Die Repräsentativitäts- und Verfügbarkeitsheuristik können dies beeinflussen.
   • Reflexion: Das führt zu algorithmischem Vorurteil.

2. Schädliche Handlung: Verwendung unangemessener Benchmarks und Leistungskennzahlen.

   • Heuristiken: Bestätigungsfehler können zu übertriebenem Vertrauen in die Leistung des Modells führen.
   • Reflexion: Das führt zu Evaluationsvorurteil.

#Bereitstellungsphase

Sobald das KI-Modell bereitgestellt ist, können seine Interaktionen mit Nutzern weitere Vorurteile verstärken.

1. Schädliche Handlung: Implementieren eines Modells, das für alle gleich ist.

   • Heuristiken: Fehlinterpretation von statistischen Informationen führt zu falschen Anwendungen.
   • Reflexion: Das führt zu Aggregationsvorurteil.

2. Schädliche Handlung: Verwendung von KI-Modellen in nicht beabsichtigten Weisen.

   • Heuristiken: Anker-Effekt kann Nutzer dazu bringen, sich zu sehr auf KI-Empfehlungen zu verlassen.
   • Reflexion: Das schafft Bereitstellungsvorurteil.

#Die Bedeutung eines menschzentrierten Ansatzes

Um die in KI-Systemen vorhandenen Vorurteile zu beheben, ist es entscheidend, menschliche Perspektiven in die Entwicklung und Bewertung von KI einzubeziehen. Das Verständnis menschlichen Denkens und Entscheidungsfindens kann zu Veränderungen führen, die KI fairer machen.

#Bildung

Es ist wichtig, KI-Entwickler über die kognitiven Vorurteile, die Entscheidungsfindungen beeinflussen, aufzuklären. Wenn sie diese Vorurteile erkennen, können sie vermeiden, die gleichen Fehler in KI-Systemen zu wiederholen.

#Zusammenarbeit

Die Zusammenarbeit zwischen KI-Technologen und Sozialwissenschaftlern kann zu einem besseren Verständnis führen, wie man faire KI-Systeme schafft. Sozialwissenschaftler können Einsichten in gesellschaftliche Vorurteile geben, die angegangen werden müssen.

#Kontinuierliche Bewertung

Die regelmässige Bewertung von KI-Systemen auf Vorurteile kann helfen, Probleme zu erkennen, bevor sie reale Konsequenzen haben. Laufende Überwachung und Anpassung sind entscheidend, um sicherzustellen, dass KI fair bleibt, während sie lernt und sich weiterentwickelt.

#Vielfältige Teams

Vielfältige Teams, die an der Entwicklung von KI arbeiten, können neue Perspektiven einbringen und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass Vorurteile unbemerkt bleiben.

#Fazit

KI-Systeme spielen eine bedeutende Rolle in unserem Leben, aber sie sind nicht ohne Mängel. Das Verständnis und die Behebung der in diesen Systemen vorhandenen Vorurteile ist entscheidend, um Fairness und Gerechtigkeit zu gewährleisten. Indem wir untersuchen, wie menschliche Vorurteile zu KI-Vorurteilen beitragen, können wir bessere Strategien entwickeln, um fairere KI zu schaffen, die für alle funktioniert.

Der Weg nach vorne erfordert ein Engagement für menschzentrierte Ansätze, die Erkenntnisse aus der Kognitionswissenschaft mit den Praktiken der KI-Entwicklung integrieren. Während wir vorankommen, müssen wir wachsam sein, wie Vorurteile in KI-Systeme eindringen können und Lösungen schaffen, die Fairness und Gerechtigkeit in einer technologiegetriebenen Welt fördern.