Die Ursachen und Folgen der Voreingenommenheit durch künstliche Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) hat zahlreiche Branchen verändert und zu Effizienz, Innovation und verbesserten Entscheidungsfähigkeiten geführt. Es wurde jedoch auch festgestellt, dass einige Systeme der künstlichen Intelligenz Verzerrungen aufweisen, die erhebliche Auswirkungen auf die Ergebnisse, die Fairness und sogar die Vertrauenswürdigkeit der Systeme haben.

Es ist wichtig zu verstehen, warum und wie Voreingenommenheit bei künstlicher Intelligenz auftritt, welche Folgen sie hat und wie man sie vermeiden oder zumindest verringern kann, um von künstlicher Intelligenz zu profitieren und sich gleichzeitig ihrer möglichen Nachteile bewusst zu sein.

Ursachen für Voreingenommenheit bei künstlicher Intelligenz

Es gibt technische und gesellschaftliche Ursachen für Verzerrungen durch künstliche Intelligenz. Eine davon ist die Datenverzerrung. Wenn diese Daten verzerrt sind oder nur begrenzte Informationen enthalten, lernt das System der künstlichen Intelligenz und wiederholt die Verzerrungen. So können beispielsweise historische Informationen, die verschiedene Vorurteile gegenüber bestimmten Personengruppen enthalten, zu Diskriminierung führen, wenn sie in das Entscheidungssystem der künstlichen Intelligenz einfließen.

Eine weitere Ursache ist das algorithmische Design. Es zeigt sich, dass die Auswahl der Algorithmen, wie z. B. die ausgewählten Merkmale, die Trainingstechniken und die verwendeten Optimierungsmetriken, zu Verzerrungen führen können. Manchmal können sie Vorurteile, die bereits in den Trainingsdaten enthalten sind, noch verstärken oder bestimmte Personengruppen ausschließen.

Auswirkungen von Verzerrungen durch künstliche Intelligenz

Voreingenommenheit durch künstliche Intelligenz kann schwerwiegende Auswirkungen auf die Gesellschaft und die Wirtschaft in verschiedenen Bereichen menschlichen Handelns haben. Bei der Einstellung und Rekrutierung haben voreingenommene Algorithmen der künstlichen Intelligenz das Potenzial, Kandidaten mit einem bestimmten Geschlecht, einer bestimmten Ethnie oder anderen Indikatoren eines niedrigen sozioökonomischen Status zu diskriminieren. Dies dient nur dazu, bestehende Ungleichheiten innerhalb der Belegschaft aufrechtzuerhalten.

Auch bei Anwendungen, die künstliche Intelligenz zur Risikobewertung oder zur Erstellung einer Grundlage für die Strafzumessung in der Strafjustiz einsetzen, kann es zu Vorurteilen gegenüber Minderheiten kommen. Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen, die nicht neutral entwickelt wurde, kann sich auf den Patienten und seinen Behandlungsplan auswirken, z. B. durch Fehldiagnosen oder ungerechtfertigte Empfehlungen von Präventivmaßnahmen, wodurch das Vertrauen der Patienten in Lösungen der künstlichen Intelligenz im Gesundheitswesen beeinträchtigt wird.

Darüber hinaus ist es offensichtlich, dass die Voreingenommenheit künstlicher Intelligenz bei Finanzdienstleistungen zu einer diskriminierenden Kreditwürdigkeitsprüfung führen kann, da Kreditentscheidungen auf Merkmalen beruhen, die für die Kreditwürdigkeit irrelevant sind, wie ethnische Herkunft oder Geschlecht. Diese negativen Auswirkungen sind nicht nur für die betroffenen Menschen nachteilig, sondern verringern auch die Akzeptanz von Technologien der künstlichen Intelligenz.

Abhilfestrategien

Um das Problem der Voreingenommenheit in der künstlichen Intelligenz anzugehen, muss das Problem aus der Perspektive der Datenerfassung, des algorithmischen Designs und der Bewertung betrachtet werden. Hier sind die wichtigsten Strategien, um die Voreingenommenheit bei künstlicher Intelligenz abzuschwächen:

Vielfältige und repräsentative Daten

Es ist von entscheidender Bedeutung, dass der Trainingsdatensatz die Population widerspiegelt, mit der das System der künstlichen Intelligenz wahrscheinlich zu tun haben wird. Dies ist nützlich, um mögliche Verzerrungen im Datensatz zu reduzieren, da die Algorithmen der künstlichen Intelligenz so in einer vielfältigen Umgebung lernen können.

Algorithmus-Transparenz

Erhöhen Sie die Interpretierbarkeit des Entscheidungsfindungsprozesses von Algorithmen der künstlichen Intelligenz, damit dieser Prozess allen Interessierten erklärt werden kann. Hochverfügbarkeitstechniken können den Nutzern auch helfen, den Prozess nachzuvollziehen, durch den die künstliche Intelligenz zu ihrer Entscheidung kommt, und auch Voreingenommenheit ausschließen.

Regelmäßige Audits und Überprüfungen

Es wird empfohlen, regelmäßig Audits und Risikobewertungen für Systeme der künstlichen Intelligenz durchzuführen, um Verzerrungen zu erkennen, die sich im Laufe der Zeit entwickeln können. Um dieses Problem anzugehen, wird der folgende proaktive Ansatz verwendet, um sicherzustellen, dass Systeme der künstlichen Intelligenz fair und gerecht sind, wenn sich die gesellschaftlichen Normen und der Kontext ändern.

Vielfältige Teams und Einbeziehung von Interessenvertretern

Fördern Sie die Einbeziehung kultureller und geschlechtsspezifischer Unterschiede in die Entwicklung von Anwendungen der künstlichen Intelligenz und beziehen Sie interessierte Interessengruppen in die Entwicklungsphasen und Versuche ein. Dies trägt dazu bei, blinde Flecken zu erkennen, die in Organisationen häufig auftreten, wenn im Entwicklungsteam unterrepräsentierte Gruppen nicht vertreten sind, und gewährleistet, dass die entwickelten Systeme der künstlichen Intelligenz Prognosen aus diesen Gruppen nicht diskriminieren.

Ethische Richtlinien und Governance

Stellen Sie sicher, dass es klar definierte ethische Standards und Regeln für die Entwicklung und Nutzung künstlicher Intelligenz gibt. Ein solcher Rahmen sollte sich aus den Grundsätzen für die ordnungsgemäße Nutzung künstlicher Intelligenz, den Verfahren für den Umgang mit Beschwerden, die sich auf das Vorhandensein von Voreingenommenheit beziehen, und den regelmäßigen Verfahren zur Verbesserung und Überwachung zusammensetzen.