{"id":83565,"date":"2025-04-23T15:14:56","date_gmt":"2025-04-23T14:14:56","guid":{"rendered":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/?p=83565"},"modified":"2025-04-29T10:05:14","modified_gmt":"2025-04-29T09:05:14","slug":"was-ist-ai-bias-und-was-sollten-sie-tun-um-es-zu-vermeiden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.freshpies.co.uk\/de\/what-is-ai-bias-and-what-you-should-be-doing-to-avoid-it\/","title":{"rendered":"Was ist KI-Voreingenommenheit, und was sollten Sie tun, um sie zu vermeiden?"},"content":{"rendered":"

KI hat auf die eine oder andere Weise Einzug in das Leben der meisten Menschen gehalten, aber wie viel wissen Sie \u00fcber das Tool und insbesondere \u00fcber KI-Vorurteile?<\/span><\/p>\n

Beispiele aus der Praxis<\/span><\/h2>\n

Die meisten KI-Tools lernen durch die Analyse von Daten und verwenden eine Mischung aus Mustern und Algorithmen, um Antworten zu finden. Wenn sie diese Informationen jedoch von Menschen mit ihren eigenen Vorurteilen und Vorannahmen \u00fcbernehmen, was hindert die KI dann daran, ihre eigenen zu entwickeln?\u00a0<\/span><\/p>\n

Die Antwort ist nichts.\u00a0<\/span><\/p>\n

Amazon hatte ein Rekrutierungstool entwickelt, das aufgrund der sexistischen Ansichten des Tools schnell wieder eingestellt werden musste\". Die KI wurde anhand von Daten trainiert, die \u00fcber einen Zeitraum von zehn Jahren eingereicht wurden, aber die meisten Daten stammten von m\u00e4nnlichen Bewerbern. Nach der Entwicklung im Jahr 2014 wurde 2015 klar, dass das System die Bewerber nicht aus einer geschlechtsneutralen Perspektive bewertete. Die Daten, auf denen es basierte, stammten \u00fcberwiegend von M\u00e4nnern.\u00a0<\/span><\/p>\n

Ein weiteres ber\u00fchmtes Beispiel f\u00fcr KI-Voreingenommenheit war ein amerikanischer Algorithmus namens <\/span>Kompass<\/span><\/a>. Das Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions. Es hat sich gezeigt, dass COMPAS schwarze Angeklagte f\u00e4lschlicherweise als Personen einstuft, die mit gr\u00f6\u00dferer Wahrscheinlichkeit erneut straff\u00e4llig werden. COMPAS kennzeichnete schwarze Angeklagte fast doppelt so h\u00e4ufig falsch wie Wei\u00dfe (45% im Vergleich zu 24%). Dieses System wurde in Hunderten von US-Gerichten eingesetzt. Systemischer Rassismus in einer sehr nachweisbaren Form.<\/span><\/p>\n

Als Microsoft-Forscher <\/span>Kate Crawford <\/span><\/a>sagte: \"Diskriminierungsgeschichten k\u00f6nnen in digitalen Plattformen weiterleben, und wenn sie nicht hinterfragt werden, werden sie Teil der Logik der allt\u00e4glichen algorithmischen Systeme\". Situationen wie diese zeigen die Notwendigkeit einer kontinuierlichen \u00dcberpr\u00fcfung der Fakten. Da KI in unserer Gesellschaft immer st\u00e4rker verankert wird, m\u00fcssen wir daran arbeiten, Fehler wie diesen zu verhindern, die auf Vorurteilen beruhen.<\/span><\/p>\n

Was bedeutet das also?\u00a0<\/span><\/h2>\n

Sie denken vielleicht, dass KI als Maschine keine Voreingenommenheit hat, aber das stimmt leider nicht. Es gibt viele Arten von KI-Voreingenommenheit, und es ist schwer, die wichtigsten Formen auszumachen. Das liegt daran, dass jedes Programm mit unterschiedlichen Methoden lernt. Es gibt jedoch einige<\/span> Arten von Voreingenommenheit mehr anerkannt als andere.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

Die f\u00fcnf bekanntesten Arten von KI-Voreingenommenheit sind:<\/span><\/h3>\n

Voreingenommenheit bei der Auswahl: <\/strong>Dies ist der Fall, wenn die Trainingsdaten die reale Bev\u00f6lkerung nicht genau repr\u00e4sentieren. Dies f\u00fchrt dazu, dass die KI eine falsche Annahme trifft. Wenn ein Gesichtserkennungsmodell haupts\u00e4chlich auf einen Hautton trainiert wird, kann es Schwierigkeiten haben, Personen mit anderen Hautt\u00f6nen zu erkennen, was zu Diskriminierung f\u00fchrt.<\/span><\/p>\n

Confirmation Bias: <\/strong>Dies geschieht, wenn sich die KI zu sehr auf fr\u00fchere Informationen st\u00fctzt, die sie gelernt hat. Das bedeutet, dass sie fr\u00fchere Vorurteile, die sie in den Daten gefunden hat, oder Vorurteile, die sie zuvor gelernt hat, bekr\u00e4ftigt. Zum Beispiel das Stereotyp, dass Frauen weniger qualifiziert sind, um im technischen Bereich zu arbeiten.<\/span> Dies und die Voreingenommenheit aufgrund von Stereotypen waren ein wichtiger Faktor f\u00fcr den Amazon-Skandal.<\/span><\/a><\/p>\n

Stereotypisierende Voreingenommenheit:<\/strong> <\/span>Auch \"Prejudice bias\" genannt. Dabei handelt es sich um eine Voreingenommenheit, die der Maschine antrainiert wird und gesellschaftliche Vorurteile, Stereotypen und Annahmen widerspiegelt. Viele virtuelle Assistenten wie Siri oder Alexa sind mit weiblichen Stimmen ausgestattet und darauf programmiert, h\u00f6flich und zuvorkommend zu sein. Sie verst\u00e4rken das Klischee, dass Frauen hilfsbereit und unterw\u00fcrfig sein sollten, was ungewollt geschlechtsspezifische Vorurteile in der Gesellschaft aufrechterhalten kann.<\/span><\/p>\n

Verzerrte Messung: <\/strong>\u00c4hnlich wie bei der Stichprobenauswahl kommt es auch bei der Messung zu Verzerrungen, wenn die Datenerhebung nicht vollst\u00e4ndig ist oder w\u00e4hrend der Erhebung ein Fehler auftritt. Wenn eine Universit\u00e4t beispielsweise eine Umfrage zur Studienzufriedenheit verschickt, aber nur diejenigen kontaktiert, die drei Jahre lang immatrikuliert waren, und nicht die Mitglieder, die ihr Studium abgebrochen oder gewechselt haben, erh\u00e4lt sie kein vollst\u00e4ndiges Bild.<\/span><\/p>\n

Homogenit\u00e4tsverzerrung au\u00dferhalb der Gruppe: <\/strong>Hier verallgemeinert die KI Datengruppen, \u00fcber die sie weniger Daten hat. Sie gruppiert kleinere Gruppen, auch wenn diese nur wenige Gemeinsamkeiten aufweisen. Zum Beispiel haben Gesichtserkennungssysteme Schwierigkeiten, Personen aus rassischen oder ethnischen Minderheitengruppen zu unterscheiden. Dies liegt an der mangelnden Vielfalt der Trainingsdaten.<\/span><\/p>\n

Diese Themen werden auch in unserem <\/span>warum KI die Vermarkter nicht ersetzt Artikel.\u00a0<\/span><\/a><\/p>\n

Warum ist KI-Voreingenommenheit ein so dringendes Thema?<\/span><\/h3>\n

KI-Voreingenommenheit ist ein so wichtiges Thema, weil sie oft unbemerkt bleibt, insbesondere wenn man bedenkt, wie sehr KI-Voreingenommenheit in die moderne Gesellschaft integriert ist. Wenn Voreingenommenheit unkontrolliert bleibt, kann sie soziale Stereotypen verst\u00e4rken und Fehlinformationen f\u00f6rdern. =<\/span><\/p>\n

In Amerika wurde eine KI, die in vielen US-Gesundheitssystemen zum Einsatz kam <\/span>Vorrang f\u00fcr \"ges\u00fcndere wei\u00dfe Patienten <\/span><\/a>\u00fcber \"kranke schwarze Patienten\", wenn es um das Versorgungsmanagement ging. Dies liegt daran, dass der Algorithmus auf die falschen Daten trainiert wurde, da er auf Kostendaten und nicht auf den Pflegebedarf trainiert wurde. Au\u00dferdem k\u00f6nnen Algorithmen Gesundheitsrisiken f\u00fcr Personengruppen falsch vorhersagen, \u00fcber die sie weniger Informationen haben, wie z. B. ethnische Minderheiten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Forschungen in Amerika<\/span><\/a> hat ebenfalls 50.000 Datens\u00e4tze durchforstet und festgestellt, dass \"Software, die die Versorgung von Dutzenden von Millionen Menschen steuert, systematisch wei\u00dfe Patienten gegen\u00fcber schwarzen Patienten bevorzugt\". Dies geschah durchweg bei chronischen Erkrankungen wie Diabetes und Nierenproblemen. Die Zeitung, die dieses Problem aufgeworfen hat, nennt das Unternehmen, das hinter dem Algorithmus steht, nicht und behauptet, dass \"das Unternehmen das Problem best\u00e4tigt hat und daran arbeitet, es zu l\u00f6sen\".\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

Dies geschah, weil der Algorithmus nicht darauf trainiert war, die Ethnie einer Person zu ber\u00fccksichtigen, wenn es um ihre Gesundheit geht. Die verzerrten Ergebnisse zeigen, dass selbst relativ \"ethnisch neutrale Formeln immer noch diskriminierende Auswirkungen haben k\u00f6nnen, wenn sie sich auf Daten st\u00fctzen, die Ungleichheiten in der Gesellschaft widerspiegeln.\" Die verzerrten Daten machen deutlich, wie wichtig es ist, Menschen aller Ethnien zu ermutigen, sich an der Entwicklung von KI, Algorithmen und Forschung zu beteiligen.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Was sollten wir tun?<\/span><\/h3>\n

Nicht alle Hoffnung ist verloren! Manchmal ist es m\u00f6glich, dass KI Verzerrungen abbaut. Techniken zur Verringerung von Voreingenommenheit (z. B. Cross-Checking, Fakten\u00fcberpr\u00fcfung und Verifizierung) k\u00f6nnen den Tools antrainiert werden. Dadurch kann die KI eine neutralere Perspektive einnehmen als manche Menschen. Solange sie jedoch Entscheidungen auf der Grundlage menschlicher Daten trifft, wird es eine gewisse Form der Voreingenommenheit geben.\u00a0<\/span><\/p>\n

Um KI-Verzerrungen zu verringern, m\u00fcssen wir die Daten, die wir zum Trainieren von KI-Modellen verwenden, diversifizieren. Wir m\u00fcssen darauf achten, dass wir keine Daten zu Kategorien wie ethnische Gruppen, Standort, Alter und Geschlecht ausschlie\u00dfen oder einschr\u00e4nken. Au\u00dferdem ist eine kontinuierliche \u00dcberwachung mit KI-Tools erforderlich. \u00dcberpr\u00fcfung auf Anomalien, Fehlinterpretation und Fehldarstellung von Daten.\u00a0<\/span><\/p>\n

Eine weitere M\u00f6glichkeit, KI-Voreingenommenheit zu verringern, ist die Diversifizierung der KI-Sch\u00f6pfer. Da KI meist auf historischen Daten basiert, ist es leicht, bereits bestehende Vorurteile zu verst\u00e4rken. Indem wir Menschen mit unterschiedlichem Hintergrund dazu ermutigen, ihr Interesse an der Entwicklung von KI zu vertiefen, k\u00f6nnen wir daf\u00fcr sorgen, dass m\u00f6glichst viele Perspektiven einbezogen werden, um KI-Voreingenommenheit zu verringern.\u00a0<\/span><\/p>\n

 <\/p>\n

Wege zur Verringerung von KI-Voreingenommenheit bei Ihrer Arbeit.<\/span><\/h3>\n
    \n
  1. Seien Sie sich bewusst, welches Tool Sie verwenden, wer es entwickelt hat und welche Vorurteile er m\u00f6glicherweise hat.<\/span><\/li>\n
  2. Nicht alles, was KI produziert, ist eine Tatsache, und wenn es falsch aussieht, sollten Sie es \u00fcberpr\u00fcfen. Wenn sie zu etwas Wertvollem beitr\u00e4gt, sollte die \u00dcberpr\u00fcfung der Fakten immer Teil des KI-Nutzungsprozesses sein.<\/span><\/li>\n
  3. \u00dcberlegen Sie sich Ihre Prompts. Sie k\u00f6nnen einige Formen der Voreingenommenheit abmildern, indem Sie sich die Zeit nehmen, Ihre Prompttechnik zu \u00fcberdenken.\u00a0<\/span><\/li>\n
  4. F\u00fcgen Sie den Kontext hinzu, versorgen Sie das Instrument mit einem m\u00f6glichst breiten Spektrum an Daten und regen Sie es zum Nachdenken und zur Ber\u00fccksichtigung verschiedener Perspektiven an.<\/span><\/li>\n
  5. Bitten Sie Ihre KI, Ihren Gedankengang zu erl\u00e4utern und ihre Quellen zu nennen, damit Sie sehen k\u00f6nnen, wie sie ihre Daten gesammelt hat.\u00a0<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    Spezifit\u00e4t ist der Schl\u00fcssel, KI kann nur so viel tun. Manchmal hat die KI eine andere Vorstellung von \"Vielfalt\" als Sie, ebenso wie andere Menschen, so dass Sie es f\u00fcr die Maschine vielleicht genauer formulieren m\u00fcssen. <\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    KI hat auf die eine oder andere Weise Einzug in das Leben der meisten Menschen gehalten, aber wie viel wissen Sie \u00fcber das Tool und insbesondere \u00fcber KI-Vorurteile?
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