Bias in KI-Systemen angehen

Künstliche Intelligenz (KI) Systeme sind von Haus aus nicht neutral. Sie können Vorurteile aus den Daten, mit denen sie trainiert werden, übernehmen, was zu unfairen Ergebnissen führen kann, besonders im Umgang mit Menschen. Zum Beispiel kann KI, die für Gesichtserkennung verwendet wird, unschuldige Personen fälschlicherweise als Verdächtige identifizieren, oder soziale Kreditsysteme können auf Basis verzerrter Daten diskriminieren.

#Das Problem der Vorurteile in KI

Bei KI können Vorurteile aus verschiedenen Quellen stammen. Ein grosses Problem ist der Bias in den Daten. Wenn die Daten, die zum Trainieren eines KI-Systems verwendet werden, fehlerhaft sind, wird auch die Ausgabe der KI wahrscheinlich fehlerhaft sein. Das kann Stereotype und Diskriminierung aufrechterhalten und bestimmten Personen oder Gruppen echten Schaden zufügen. Zum Beispiel haben viele KI-Systeme im Bereich Geschlechtserkennung Schwierigkeiten, nicht-binäre oder transgender Personen korrekt zu identifizieren, weil sie auf einem binären Verständnis von Geschlecht basieren.

Ausserdem verwechseln KI-Systeme oft biologisches Geschlecht mit Gender, was zu ungenauen Klassifikationen führt und bestimmte Identitäten weiter marginalisiert. Das wirft die Frage nach Fairness in KI auf, ein oft komplexes und kontextabhängiges Konzept.

#Fairness in KI definieren

Fairness in KI kann aus zwei Blickwinkeln betrachtet werden: individuelle Fairness und Gruppenfairness. Individuelle Fairness bedeutet, ähnliche Personen ähnlich zu behandeln und sicherzustellen, dass Entscheidungen, die von KI-Systemen getroffen werden, nicht aufgrund unfairer Kriterien diskriminieren. Gruppenfairness konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass verschiedene Gruppen ähnlich behandelt werden, insbesondere historisch benachteiligte Gruppen.

Zu definieren, was Fairness ausmacht, kann schwierig sein, da die Definitionen variieren und oft miteinander in Konflikt stehen. Das Ziel bleibt jedoch, Vorurteile abzubauen und sensible Merkmale wie Geschlecht, Rasse oder sozioökonomischen Status zu schützen.

#Arten von Vorurteilen in KI-Systemen

Verschiedene Arten von Vorurteilen können KI-Systeme beeinflussen, darunter:

• Verhaltensbias: Dies passiert, wenn das Nutzerverhalten zu ihrer Ausschliessung aus Datensätzen führt.
• Historischer Bias: Früher kulturelle Vorurteile können die Datensammlung und -kennzeichnung beeinflussen und systematische Diskriminierung verursachen.
• Zeitintervall-Bias: Daten, die über einen begrenzten Zeitraum gesammelt werden, können nicht repräsentativ für den aktuellen Stand der Dinge sein.
• Fehlklassifikationsbias: Dies tritt auf, wenn Datenpunkte falsch gekennzeichnet werden, was zu fehlerhaften Ergebnissen führt.

Jeder dieser Bias kann die Qualität von KI-Systemen erheblich beeinflussen, was zu ungleichem Umgang mit Personen aufgrund ihrer Identitäten führt.

#Die Bedeutung der Datenqualitätsdimensionen

Um Vorurteile anzugehen, ist ein Fokus auf Datenqualität notwendig. Damit KI-Systeme fair sind, müssen sie auf hochwertigen Daten basieren, die genau, vollständig und aktuell sind. Hier sind einige Dimensionen der Datenqualität, die dabei helfen können:

#1. Genauigkeit

Genauigkeit bezieht sich darauf, wie nah ein Datenpunkt dem tatsächlichen Wert ist, den er darstellt. Wenn zum Beispiel ein Datensatz das Geschlecht einer Person falsch klassifiziert, kann diese Fehlbezeichnung zu verzerrten Ergebnissen führen. Es ist wichtig, dass KI-Systeme mit genau gekennzeichneten Daten trainiert werden.

#2. Vollständigkeit

Vollständigkeit misst, ob alle notwendigen Daten vorhanden sind. Ein Datensatz sollte alle relevanten Merkmale enthalten, damit Personen basierend auf jedem anwendbaren Aspekt ihrer Identität klassifiziert werden. Wenn ein Datensatz keine nicht-binären Geschlechtskategorien enthält, wird ein signifikanter Teil der Bevölkerung nicht repräsentiert.

#3. Aktualität

Aktualität behandelt, wie aktuell die Daten in Bezug auf die Ereignisse sind, die sie darstellen. In einigen Fällen kann sich die Identität einer Person im Laufe der Zeit ändern. Damit ein KI-System fair ist, muss es sein Verständnis basierend auf den aktuellsten Daten aktualisieren und erkennen, dass sich Bezeichnungen ändern können.

#4. Konsistenz

Konsistenz überprüft, ob die Daten den festgelegten Regeln und Definitionen im gesamten Datensatz folgen. Es ist wichtig, dass ähnliche Fälle ähnlich behandelt werden, um Diskrepanzen in der Klassifikation von Personen zu vermeiden.

#Herausforderungen bei der Implementierung fairer KI

Trotz des Verständnisses dieser Dimensionen bleibt die Implementierung fairer KI eine Herausforderung. Zum Beispiel wurden die meisten KI-Systeme mit einem binären Geschlechterkonzept entwickelt, was nicht-binäre und transgender Identitäten ignoriert. Diese Einschränkung kann in den zugrunde liegenden Annahmen darüber verwurzelt sein, wie Geschlecht wahrgenommen und kategorisiert wird.

Um faire KI-Systeme zu schaffen, müssen Entwickler diese grundlegenden Annahmen neu bewerten. Dazu gehört die Anerkennung von Geschlecht als fliessende Identität und nicht als feste Kategorie sowie die Sicherstellung, dass KI-Systeme flexibel genug sind, um sich an unterschiedliche Definitionen von Geschlecht anzupassen.

#Die Lücken in aktuellen KI-Systemen angehen

Um gerechtere KI-Systeme zu entwickeln, ist es wichtig, unseren Ansatz zur Datenqualität zu verbessern. Hier sind einige Vorschläge:

#A. Erweiterung der Klassifizierungslabels

Zuerst müssen die verwendeten Labels in der Klassifikation erweitert werden. Das bedeutet, dass Klassifikationen für nicht-binäre und transgender Identitäten hinzugefügt werden müssen. Indem eine breitere Palette von Identitäten anerkannt wird, können KI-Systeme die Vielfalt der Personen besser widerspiegeln, die sie klassifizieren möchten.

#B. Zeit in die Datenanalyse einbeziehen

Zweitens ist es entscheidend, Aktualität in die Datenanalyse einzubeziehen. KI-Systeme müssen so gestaltet sein, dass sie berücksichtigen, wie sich Identitäten im Laufe der Zeit ändern. Das bedeutet, Modelle zu entwickeln, die die Fluidität von Geschlecht berücksichtigen und es ermöglichen, dass Bezeichnungen sich ändern, während Individuen ihre Identitäten ausdrücken.

#C. Überwachung auf anhaltende Vorurteile

Zuletzt sollte es eine kontinuierliche Überwachung von KI-Systemen geben, um aufkommende Vorurteile zu überprüfen. Mit der Entwicklung gesellschaftlicher Normen können sich auch die Definitionen von Fairness und Gleichheit ändern. KI-Systeme sollten regelmässig aktualisiert werden, um diese Veränderungen zu berücksichtigen und zu vermeiden, dass veraltete Vorurteile fortbestehen.

#Fazit

Einen fairen KI-System zu schaffen, ist eine vielschichtige Herausforderung, die eine sorgfältige Berücksichtigung der Datenqualität erfordert. Das Verständnis und die Verbesserung von Dimensionen wie Genauigkeit, Vollständigkeit, Aktualität und Konsistenz können helfen, Vorurteile in KI-Algorithmen zu mindern. Während wir nach KI streben, die alle Individuen gerecht behandelt, müssen wir erkennen, dass Fairness nicht nur eine technische Herausforderung, sondern auch eine kulturelle ist.

Im Streben nach Fairness können wir damit beginnen, die Strukturen zu dismanteln, die Diskriminierung aufrechterhalten und dafür sorgen, dass KI allen Individuen gerecht und fair dient.