Was bedeutet "Äussere Verzerrung"?
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Extrinsische Vorurteile beziehen sich auf ungerechte Behandlung oder Beurteilung, die aus äußeren Faktoren kommt, statt von den eigentlichen Eigenschaften der bewerteten Personen oder Gruppen. So ein Vorurteil kann auftreten, wenn Modelle oder Systeme aus Daten lernen, die gesellschaftliche Ungleichheiten oder Stereotypen widerspiegeln, was zu unfairen Ergebnissen bei Entscheidungen wie Jobbewerbungen oder Kreditgenehmigungen führt.
Wie funktionieren extrinsische Vorurteile?
Wenn ein Modell mit historischen Daten trainiert wird, die Vorurteile enthalten, kann es diese gleichen Vorurteile übernehmen. Wenn ein System zum Beispiel historische Daten verwendet, die eine Demografie gegenüber einer anderen bevorzugen, wird es wahrscheinlich auch weiterhin diese Gruppe bevorzugen, selbst wenn sich die aktuelle Situation geändert hat. Das kann zu ernsthaften Problemen führen, wie dass Menschen aus unterschiedlichen Hintergründen keine gleichen Chancen bekommen.
Warum sind extrinsische Vorurteile wichtig?
Extrinsische Vorurteile zu erkennen und anzugehen ist entscheidend, um faire und gleiche Chancen für alle zu schaffen. Wenn Modelle, die wichtige Entscheidungen treffen, voreingenommen sind, können sie Einzelpersonen und Gemeinschaften schaden und Ungleichheit aufrechterhalten. Es ist wichtig, Strategien zu entwickeln, um diese Vorurteile zu verringern und sicherzustellen, dass alle Menschen unabhängig von ihrem demografischen Hintergrund fair behandelt werden.