Die Lücke überbrücken: KI-Gerechtigkeit und Recht

Die Bedenken hinsichtlich Fairness in der künstlichen Intelligenz (KI) sind gewachsen. Wenn Algorithmen für Entscheidungen verwendet werden, kann das manchmal zu unfairer Behandlung führen. Dieses Problem hat sowohl Juristen als auch Informatiker auf den Plan gerufen. Allerdings gibt es oft Verwirrung darüber, wie die Begriffe Vorurteil und Fairness in der Technologie mit den rechtlichen Ideen von Diskriminierung und Gleichheit zusammenhängen.

Dieser Artikel hat zum Ziel, diese Zusammenhänge zu klären. Er beleuchtet, welche Arten von Unfairness das Gesetz anspricht, welche Fairness-Metriken in der Technologie existieren und wie diese beiden Bereiche zusammenarbeiten können, um die Praktiken in der KI zu verbessern.

#Diskriminierung und Gleichheit im Recht

Diskriminierung passiert, wenn jemand unfair im Vergleich zu anderen in ähnlichen Situationen behandelt wird. Das kann auf verschiedenen Merkmalen basieren, wie zum Beispiel Rasse, Geschlecht, Alter oder Behinderung. Das Gesetz will sicherstellen, dass Menschen gleich behandelt werden und schützt schutzbedürftige Gruppen vor unfairer Behandlung.

In der Europäischen Union (EU) verbieten Gesetze Diskriminierung. Diese Regelungen haben sich über viele Jahre entwickelt und beinhalten jetzt Schutzmassnahmen basierend auf mehreren Merkmalen. Dennoch kann es kompliziert sein zu verstehen, was als Diskriminierung gilt.

#Arten von Diskriminierung

Es gibt zwei Hauptarten von Diskriminierung: direkte und indirekte.

1. Direkte Diskriminierung:

   • Das passiert, wenn jemand wegen eines bestimmten Merkmals weniger bevorzugt behandelt wird. Wenn zum Beispiel zwei Kandidaten sich für einen Job bewerben und einer nicht eingestellt wird, nur wegen seines Geschlechts, ist das direkte Diskriminierung.

2. Indirekte Diskriminierung:

   • Das geschieht, wenn eine Regel oder Politik neutral erscheint, aber eine bestimmte Gruppe benachteiligt. Wenn ein Unternehmen beispielsweise eine Höhenanforderung für einen Job hat, die viele Frauen nicht erfüllen können, auch ohne sie absichtlich zu diskriminieren, kann das als indirekte Diskriminierung gesehen werden.

#Beweisführung bei Diskriminierungsfällen

Um zu beweisen, dass Diskriminierung stattgefunden hat, liegt oft die Beweislast bei der Person, die unfair behandelt wurde. Sie müssen Beweise vorlegen, die darauf hindeuten, dass eine Regel oder Praxis einem geschützten Gruppe Nachteile gebracht hat.

Wenn die Beweise Diskriminierung anzeigen, liegt es in der Verantwortung des Beklagten zu zeigen, dass seine Handlungen nicht diskriminierend waren. In vielen Fällen muss die verteidigende Partei, wenn eine Regel als indirekt diskriminierend bewertet wird, rechtfertigen, dass sie einem legitimen Zweck dient.

#Algorithmische Unfairness in KI-Systemen

Mit dem Aufkommen von KI-Systemen sind auch Bedenken hinsichtlich algorithmischer Unfairness aufgetaucht. Da KI bei Entscheidungen von der Einstellung bis zu Kreditgenehmigungen eingesetzt wird, kann sie Ergebnisse produzieren, die systematisch bestimmte Gruppen benachteiligen. Im Gegensatz zur menschlichen Diskriminierung, die manchmal identifiziert und offen diskutiert werden kann, kann algorithmische Diskriminierung weniger sichtbar und schwerer nachzuvollziehen sein.

#Fallbeispiele für algorithmische Unfairness

1. Kindergeldskandal in den Niederlanden:

   • Ein Algorithmus, der von der niederländischen Steuer- und Zollverwaltung verwendet wurde, berücksichtigte die Staatsbürgerschaft als Risikofaktor für die Berechtigung zu Kindergeld. Das führte dazu, dass viele Nicht-Niederländer unfair Ziel von Betrugsuntersuchungen wurden. Dieses Beispiel zeigt, wie Algorithmen unbeabsichtigt Vorurteile einbeziehen können.

2. Rekrutierungsalgorithmus von Amazon:

   • Amazon entwickelte einen Lebenslauf-Scanner-Algorithmus, der Bewerber aufgrund von Begriffen, die mit Frauen in Verbindung stehen, wie dem Besuch von Frauenuniversitäten, benachteiligte. Das war nicht unbedingt ein Fehler im Algorithmus selbst, sondern verdeutlichte, wie historische Daten und ungleiche Einstellungsmuster zu voreingenommenen Ergebnissen führen können.

3. Gesichtserkennungssysteme:

   • Studien haben gezeigt, dass die Gesichtserkennungstechnologie oft weniger effektiv bei Menschen mit dunkleren Hauttönen funktioniert im Vergleich zu denen mit hellerer Haut. Das wirft Fragen darüber auf, wie diese Systeme entwickelt werden und wen sie möglicherweise benachteiligen.

#Die Rolle von Fairness-Metriken

Als Antwort auf die Herausforderungen durch algorithmische Unfairness haben Forscher in der Informatik Fairness-Metriken entwickelt. Diese Metriken zielen darauf ab, Fairness in KI-Systemen zu quantifizieren und Werkzeuge bereitzustellen, um zu messen, wie gerecht ein System ist. Zu den gängigen Metriken gehören:

1. Demografische Parität:

   • Diese Metrik verlangt, dass derselbe Anteil von Personen aus verschiedenen Gruppen positive Ergebnisse erhält. Wenn zum Beispiel zwei Gruppen sich für einen Job bewerben, sollten sie gleiche Chancen auf eine Einstellung haben.

2. Gleichgewichtete Quoten:

   • Diese Metrik konzentriert sich darauf, sicherzustellen, dass die Raten für falsch positive und falsch negative Ergebnisse in den Gruppen ähnlich sind. Wenn ein System also Personen falsch klassifiziert, sollte es dies mit ähnlichen Raten für verschiedene Gruppen tun.

3. Individuelle Fairness:

   • Dieses Konzept besagt, dass ähnliche Personen ähnlich behandelt werden sollten. Wenn zum Beispiel zwei Kandidaten gleich qualifiziert sind, sollten sie die gleiche Chance haben eingestellt zu werden, unabhängig von ihrem Hintergrund.

#Herausforderungen bei der Verschmelzung von Recht und Fairness-Metriken

Obwohl Fairness-Metriken dabei helfen können, Vorurteile in der KI zu identifizieren und zu mildern, ist die Beziehung zwischen diesen Metriken und den rechtlichen Standards nicht ganz einfach. Das Gesetz liefert nicht immer klare Grenzen dafür, was Fairness oder Diskriminierung ausmacht. Daher kann sich die ausschliessliche Abhängigkeit von Fairness-Metriken als unzureichend zur Sicherstellung der rechtlichen Konformität herausstellen.

#Die Komplexität der rechtlichen Konformität

Das Diskriminierungsrecht ist kein einfaches Regelwerk, das einheitlich angewendet werden kann. Stattdessen umfasst es oft nuancierte Überlegungen zu Kontext, Absicht und den Spezifika jedes Falls. Das Konzept der "kontextuellen Gleichheit" spielt eine Rolle, was bedeutet, dass das, was als fair angesehen wird, je nach Umständen variieren kann.

#Der Bedarf an einem ganzheitlichen Ansatz

Angesichts der Komplexität sowohl der rechtlichen als auch der technischen Perspektiven ist es wichtig, einen ganzheitlichen Ansatz zur Bekämpfung algorithmischer Unfairness zu verfolgen. Praktiker sollten die grundlegenden Prinzipien von Gleichheit und Fairness berücksichtigen, wenn sie Metriken verwenden oder Systeme entwerfen.

#Implikationen für KI-Praktiker und Regulierungsbehörden

Die diskutierten Ergebnisse haben erhebliche Auswirkungen auf die, die KI-Systeme entwickeln und regulieren. KI-Praktiker müssen den rechtlichen Kontext ihrer Arbeit verstehen und die Bedeutung von Fairness nicht nur als technische Anforderung, sondern auch als soziale Verantwortung betrachten.

Regulierungsbehörden sollten hingegen darauf hinarbeiten, klarere Richtlinien zu schaffen, die die Lücke zwischen technischen Fairness-Metriken und rechtlichen Standards überbrücken. Dazu gehört, wie Algorithmen die sozialen Dynamiken beeinflussen und sicherzustellen, dass Massnahmen zur effektiven Verhinderung von Diskriminierung ergriffen werden.

#Fazit

Da KI eine immer grössere Rolle in Entscheidungsprozessen spielt, ist es wichtig, das Zusammenspiel zwischen algorithmischer Fairness und Antidiskriminierungsgesetz zu verstehen. Beide Bereiche müssen voneinander lernen, um Systeme zu schaffen, die gerechter und fairer sind. Es gibt noch viel zu tun in der Forschung und Entwicklung von Rahmenbedingungen, die die Komplexität von Recht und Technologie im Streben nach Fairness umfassen.

Die Herangehensweise an diese Herausforderungen erfordert die Beteiligung verschiedener Interessengruppen, einschliesslich juristischer Experten, Informatiker, Ethiker und betroffener Gemeinschaften. Durch den Austausch und die Zusammenarbeit kann das Ziel, faire und verantwortliche KI-Systeme zu schaffen, erreicht werden.