Bias in der Künstlichen Intelligenz

Patrick Höfer

8. Januar 2025

Was ist KI-Bias?

KI-Bias entsteht, wenn Algorithmen menschliche Vorurteile übernehmen. Diese können entweder in den Trainingsdaten enthalten oder durch den Entwicklungsprozess in die Systeme eingebettet sein. Solche Verzerrungen sind oft unbeabsichtigt und erst sichtbar, wenn die KI-Modelle bereits genutzt werden. Doch die Auswirkungen können gravierend sein, da bspw. diskriminierende Algorithmen Chancengleichheit behindern, die Teilnahme an Wirtschaft und Gesellschaft einschränken und Unterdrückung verstärken können.

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Wie entsteht Bias in der KI?

Vorurteile können in jeder Phase des KI-Entwicklungsprozesses auftreten. Bereits bei der Datensammlung entstehen Verzerrungen, wenn die zugrunde liegenden Daten nicht repräsentativ oder ausgewogen sind. So kann ein Gesichtserkennungsmodell, das überwiegend mit Daten weißer Menschen trainiert wurde, bei People of Color ungenau sein. Auch bei der Datenannotation können subjektive Interpretationen von Labels durch menschliche Annotatoren Vorurteile verstärken. Während des Modelltrainings können unausgeglichene Daten oder unzureichend optimierte Modellarchitekturen zu verzerrten Ergebnissen führen. Schließlich können Vorurteile auch während des Einsatzes eines Modells auftreten, etwa wenn das System nicht ausreichend auf diverse Eingaben getestet oder überwacht wird.

Beispiele für Bias in der KI

Die Auswirkungen solcher Vorurteile lassen sich an zahlreichen Beispielen aus der Praxis verdeutlichen. Im Gesundheitswesen haben Studien gezeigt, dass Algorithmen, die auf nicht repräsentativen Daten basieren, People of Color benachteiligen. Ein Algorithmus in US-Krankenhäusern priorisierte beispielsweise weiße Patienten, weil das System frühere Ausgaben für Gesundheitsleistungen als Maßstab heranzog – eine Kennzahl, die systematisch mit rassistischen Ungleichheiten verknüpft ist.

In der Arbeitswelt führte ein Bewerber-Tracking-System von Amazon dazu, Frauen zu benachteiligen, da die Algorithmen auf historischen Daten männlicher Bewerber trainiert wurden. Auch in der Bildgenerierung zeigen sich Vorurteile, wenn KI-Modelle CEOs fast ausschließlich als Männer darstellen oder prädiktive Polizeitools auf historische Verhaftungsdaten setzen, was Racial Profiling fördert.

Die Reflexion gesellschaftlicher Vorurteile

Häufig spiegelt die KI die gesellschaftlichen Vorurteile wider, die in den Daten verankert sind. Historisch verzerrte Datensammlungen können bestehende Ungerechtigkeiten verstärken, sei es in der Kreditvergabe, im Strafjustizsystem oder bei der Personalauswahl. Eine McKinsey-Studie hebt hervor, dass solche Vorurteile durch menschliche Entscheidungen, historische Disparitäten oder sogar durch Nutzerverhalten entstehen können. So wurde beispielsweise festgestellt, dass bestimmte Suchbegriffe wie „Verhaftung“ häufiger bei afroamerikanisch klingenden Namen auftauchten. Diese Feedback-Schleifen können bestehende Stereotype unbewusst verstärken.

Wie kann Bias reduziert werden?

Die Reduktion von Vorurteilen erfordert ein breites Spektrum an Maßnahmen. Ein Ansatz besteht darin, Algorithmen in realistischen Szenarien zu testen, um sicherzustellen, dass sie auch für unterschiedliche Gruppen faire Ergebnisse liefern. Methoden wie „Counterfactual Fairness“ zielen darauf ab, faire Entscheidungen zu gewährleisten, selbst wenn sensible Attribute wie Geschlecht oder Herkunft verändert werden.

Ein weiteres wirksames Mittel ist der Einsatz von Human-in-the-Loop-Systemen, bei denen Menschen die Entscheidungen der KI überprüfen und kontinuierliches Feedback geben. Darüber hinaus ist es entscheidend, dass Daten divers und repräsentativ sind und dass interdisziplinäre Teams aus Ethikern, Sozialwissenschaftlern und Technikern zusammenarbeiten, um faire Lösungen zu entwickeln.

Ein zentrales Werkzeug zur Förderung von Fairness ist außerdem die sogenannte KI-Governance. Sie umfasst Richtlinien und Frameworks, die sicherstellen, dass Transparenz, Fairness und regulatorische Konformität eingehalten werden. Unternehmen sollten klare Standards setzen, um sicherzustellen, dass ihre KI-Systeme vertrauenswürdig, effizient und gerecht sind.

Wird KI jemals unvoreingenommen sein?

Die kurze Antwort lautet: Wahrscheinlich nicht vollständig. KI-Systeme spiegeln die Vorurteile der Menschen wider, die sie entwickeln und mit Daten versorgen. Es ist unwahrscheinlich, dass Menschen jemals frei von bewussten oder unbewussten Vorurteilen sind, was auch für die von ihnen entwickelten Algorithmen gilt. Dennoch ist es möglich, durch sorgfältiges Datenmanagement, Testing und best practices Verzerrungen zu minimieren und KI-Systeme gerechter und vertrauenswürdiger zu gestalten.

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Fazit

Vorurteile in der KI sind ein komplexes und vielschichtiges Problem, das sowohl technologische als auch gesellschaftliche Lösungen erfordert. Während vollständig unvoreingenommene KI möglicherweise unerreichbar ist, können proaktive Maßnahmen dazu beitragen, die negativen Auswirkungen von Vorurteilen zu reduzieren.

Das erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch eine interdisziplinäre Zusammenarbeit, um sicherzustellen, dass KI-Systeme fair, verantwortungsvoll und zukunftsfähig gestaltet werden. Nur so kann das volle Potenzial von KI ausgeschöpft werden, ohne bestehende Ungleichheiten zu verschärfen.

FAQ

Was ist KI-Bias und warum ist er problematisch?

KI-Bias entsteht, wenn Algorithmen menschliche Vorurteile übernehmen, die in den Trainingsdaten oder Entwicklungsprozessen eingebettet sind. Dies kann zu diskriminierenden Ergebnissen führen, die Chancengleichheit behindern und gesellschaftliche Ungleichheiten verstärken.

Wie entstehen Vorurteile in der KI?

Bias kann durch unausgewogene Datensammlungen, subjektive Datenannotation, unausgereifte Modellarchitekturen oder unzureichende Tests entstehen. Zum Beispiel sind Gesichtserkennungsmodelle oft bei People of Color ungenau, wenn sie hauptsächlich mit Daten weißer Personen trainiert wurden.

Wie können Vorurteile in der KI reduziert werden?

Vorurteile lassen sich durch diverse Trainingsdaten, Tests in realistischen Szenarien, Counterfactual Fairness und den Einsatz von Human-in-the-Loop-Systemen verringern. KI-Governance hilft, Fairness und Transparenz sicherzustellen, während interdisziplinäre Teams gerechtere Lösungen entwickeln.