Data Bias

Data Bias, also datenbasierte Voreingenommenheit, entsteht, wenn Vorurteile und Diskriminierungen aus der realen Welt in KI-Systeme übertragen werden. Dies geschieht meist unbewusst durch die Verwendung voreingenommener Daten beim Training der KI.

Stell dir vor …

Stell dir vor, eine KI wird trainiert, um Bewerbungen zu bewerten. Wenn die Trainingsdaten hauptsächlich von erfolgreichen Bewerbern stammen, die einer bestimmten demografischen Gruppe angehören, könnte die KI lernen, Bewerber aus anderen Gruppen zu benachteiligen. Dies ist ein Beispiel für Data Bias, bei dem die KI unbewusst Vorurteile aus den Trainingsdaten übernimmt.

Im Gegensatz dazu steht der Algorithmic Bias, bei dem die Voreingenommenheit direkt in den Algorithmen der KI verankert ist. Hier werden Vorurteile bewusst oder unbewusst durch die Art und Weise, wie der Algorithmus programmiert oder konfiguriert wird, in das System integriert.

Beide Arten von Voreingenommenheit können zu Ungleichheiten in KI-Systemen führen. Um Data Bias zu reduzieren, wird oft verstärkendes Lernen eingesetzt. Dabei lernt die KI durch Belohnungen und Bestrafungen, bessere und fairere Entscheidungen zu treffen. Diese Methode hilft der KI, sich von den Voreingenommenheiten in den Trainingsdaten zu lösen und objektivere, gerechtere Entscheidungen zu treffen.

Beispiel

Data Bias ist eine wichtige Herausforderung in der KI-Entwicklung. Es ist entscheidend, dass Entwickler und Anwender von KI-Systemen sich dieser Problematik bewusst sind und Maßnahmen ergreifen, um Vorurteile zu minimieren und faire, gerechte KI-Systeme zu schaffen.