Bias in KI kurz erklärt

Bias in KI-Modellen entsteht in der Regel durch zwei Hauptfaktoren: das Modelldesign und die verwendeten Trainingsdaten.

Häufig spiegeln Modelle die Annahmen und Entscheidungen ihrer Entwickler:innen wider, was dazu führt, dass bestimmte Ergebnisse bevorzugt werden.

Ein weiterer zentraler Ursprung von KI-Bias liegt in den Daten, mit denen die KI trainiert wird. KI-Modelle basieren auf maschinellem Lernen – einem Prozess, bei dem große Datenmengen analysiert werden, um Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen. Diese Muster dienen als Grundlage für Vorhersagen und Entscheidungen.

Wenn KI-Algorithmen in ihren Trainingsdaten Muster historischer Verzerrungen oder systemischer Ungleichheiten erkennen, können ihre Schlussfolgerungen diese Vorurteile und Ungleichheiten widerspiegeln. Da Machine-Learning-Tools enorme Datenmengen verarbeiten, können selbst geringfügige Verzerrungen in den Ausgangsdaten zu weitreichenden diskriminierenden Ergebnissen führen.

In diesem Artikel erklären wir, wie KI-Bias entsteht, welche Auswirkungen KI-Bias in der Praxis haben kann und warum es entscheidend ist, aktiv dagegen vorzugehen.

Warum KI-Bias nicht ignoriert werden darf

Bias – also kognitive Verzerrung oder Voreingenommenheit – ist ein natürlicher Bestandteil menschlichen Denkens. Sie ist Folge unserer begrenzten Sicht auf die Welt und der Tendenz, Informationen für einen besseren Lerneffekt zu generalisieren. Ethisch problematisch wird es jedoch, wenn diese Verzerrungen anderen schaden.

KI-Tools, die von menschlicher Voreingenommenheit geprägt sind, können diese auf systemischer Ebene verstärken, insbesondere wenn sie in die Organisationen und Systeme integriert werden, die unser tägliches Leben maßgeblich beeinflussen.

Denken Sie an Chatbots im E-Commerce, Diagnoseverfahren im Gesundheitswesen, Recruitment im Personalwesen oder Überwachungstechnologien bei der Polizei. All diese Lösungen versprechen Effizienz und Innovation, bergen jedoch erhebliche Risiken, wenn sie nicht verantwortungsvoll gesteuert werden. Bias in solchen KI-Tools können bestehende Ungleichheiten verstärken und neue Formen der Diskriminierung schaffen.

Stellen Sie sich vor, ein Bewährungsausschuss setzt ein KI-System ein, um die Rückfallwahrscheinlichkeit eines verurteilten Straftäters zu ermitteln. Es wäre ethisch nicht vertretbar, wenn der Algorithmus eine Verbindung zur ethnischen Herkunft oder dem Geschlecht des Täters herstellt, um diese Wahrscheinlichkeit zu bestimmen.

Auch bei Lösungen mit generativer KI kann Bias zu diskriminierenden Ergebnissen führen. Wird etwa ein KI-Modell zum Erstellen von Stellenbeschreibungen eingesetzt, muss es so konzipiert sein, dass die erzeugten Texte keine voreingenommene Sprache enthalten oder unbeabsichtigt bestimmte Bevölkerungsgruppen ausschließen. Werden solche Voreingenommenheiten ignoriert, können sie zu diskriminierenden Einstellungspraktiken führen und bestehende Ungleichheiten in der Belegschaft weiter verschärfen.

Solche Beispiele zeigen, warum es für Organisationen wichtig ist, einen verantwortungsvollen Umgang mit KI zu pflegen. Bias müssen erkannt und minimiert werden, bevor die KI für Entscheidungen eingesetzt wird, die echte Menschen betreffen. Fairness, Korrektheit und Transparenz von KI-Systemen sind dabei zentrale Voraussetzungen, um Einzelpersonen zu schützen und das öffentliche Vertrauen zu wahren.

Wie entsteht KI-Bias?

KI-Bias hat verschiedene Quellen, die Auswirkungen auf die Fairness und Vertrauenswürdigkeit von KI-Systemen haben können:

Datenbias: Bias in den Trainingsdaten von KI-Modellen kann zu verzerrten Ergebnissen führen. Wenn die Trainingsdaten bestimmte demografische Gruppen überrepräsentieren oder historische Vorurteile enthalten, spiegelt die KI diese Unausgewogenheit in ihren Vorhersagen und Entscheidungen wider.

Algorithmische Bias: Diese entsteht, wenn das Design und die Parameter eines Algorithmus unbeabsichtigt Bias enthalten. Selbst bei neutralen Daten kann die Art und Weise, wie der Algorithmus bestimmte Merkmale im Vergleich zu anderen verarbeitet oder priorisiert, zu diskriminierenden Ergebnissen führen.

Menschliche Voreingenommenheit: Kognitive Verzerrungen können sich durch subjektive Entscheidungen in verschiedenen Phasen des KI-Lebenszyklus wie Datenkennzeichnung und Modellentwicklung in KI-Systeme einschleichen. Diese Verzerrungen spiegeln Vorurteile oder kognitive Fehlannahmen der an der Entwicklung der KI-Technologien beteiligten Personen und Teams wider.

Bias in generativer KI: Generative-KI-Modelle, mit denen man Texte, Bilder oder Videos erzeugen kann, können aufgrund der Verzerrungen in ihren Trainingsdaten tendenziöse oder unpassende Inhalte generieren. Solche Modelle neigen dazu, bestehende Stereotypen zu verstärken oder Ergebnisse zu liefern, die bestimmte Gruppen oder Ansichten benachteiligen.

Beispiele für Bias in KI

Die Auswirkungen von KI-Bias können weitreichend und tiefgreifend sein – mit unterschiedlichen Konsequenzen für die Gesellschaft und das Leben einzelner Menschen.

Nachfolgend einige Beispiele, wie sich KI-Bias in unterschiedlichen Szenarien bemerkbar machen kann:

Kreditwürdigkeitsprüfung und Kreditvergabe: Algorithmen zur Bewertung der Kreditwürdigkeit können bestimmte sozioökonomische oder ethnische Gruppen benachteiligen. So reagieren manche Systeme beispielsweise strenger auf Anträge aus einkommensschwachen Regionen, was zu höheren Ablehnungsquoten führt.

Einstellung und Personalbeschaffung: Screening-Algorithmen und Textgeneratoren für Stellenanzeigen können Voreingenommenheit auf dem Arbeitsmarkt verstärken. Beispielsweise kann ein Tool Begriffe bevorzugen, die traditionell mit männlich dominierten Rollen assoziiert werden, oder Beschäftigungslücken negativ bewerten, was insbesondere Frauen und Personen mit Pflegeverantwortung benachteiligen kann.

Gesundheitswesen: KI kann zu Verzerrungen bei Diagnosen oder Behandlungsempfehlungen führen. Systeme, die mit Daten aus einer einzelnen ethnischen Gruppe trainiert wurden, können beispielsweise Fehldiagnosen für andere Gruppen stellen.

Bildung: Algorithmen für die Bewertung oder Zulassung können Verzerrungen enthalten. Beispielsweise könnte eine KI, die den Erfolg von Schüler:innen prognostiziert, Kinder aus besser ausgestatteten Schulen gegenüber Kindern mit strukturell benachteiligtem Hintergrund begünstigen.

Strafverfolgung: Algorithmen zur vorhersagenden Polizeiarbeit (Predictive Policing) können Voreingenommenheit verstärken. So könnten Algorithmen beispielsweise höhere Kriminalitätsraten in Vierteln mit hohem Anteil an Minderheiten vorhersagen und so zu einer unverhältnismäßig hohen Polizeipräsenz führen.

Gesichtserkennung: KI-Systeme haben häufig Erkennungsprobleme bei bestimmten demografischen Gruppen. Die Fehlerquote bei Menschen mit dunklerer Hautfarbe ist z. B. eventuell höher.

Spracherkennung: Dialogorientierte KI-Systeme können Voreingenommenheit gegenüber bestimmten Akzenten oder Dialekten zeigen. KI-Assistenten können beispielsweise Probleme mit der Spracherkennung bei Nichtmuttersprachlern oder regionalen Akzenten haben, was das Benutzererlebnis beeinträchtigt.

Bilderzeugung: KI-gestützte Systeme zur Bilderzeugung können die Bias aus ihren Trainingsdaten übernehmen. Dadurch kann es bei Bildgeneratoren z. B. zur Unterrepräsentation oder falschen Darstellung bestimmter ethnischer oder kultureller Gruppen kommen. Dies kann zu Stereotypen oder Ausgrenzungen in den erzeugten Bildern führen.

Empfehlung von Inhalten: Algorithmen können sogenannte Echokammern verstärken. Beispielsweise kann ein System politisch tendenziöse Inhalte anzeigen, die bestehende Standpunkte verstärken.

Versicherungen: Algorithmen können unfaire Entscheidungen treffen, wenn es um die Ermittlung von Prämien oder Erstattungen geht. So kann etwa die Verwendung von Postleitzahlen zur Prämienberechnung dazu führen, dass Angehörige von Minderheiten mit höheren Kosten belastet werden.

Soziale Medien und Inhaltsmoderation: Algorithmen zur Moderation von Inhalten setzen Richtlinien nicht immer einheitlich um. Das kann dazu führen, dass Beiträge der Angehörigen von Minderheiten im Vergleich zu anderen häufiger fälschlich als unangemessen eingestuft werden.

Welche Auswirkungen hat KI-Bias?

Die Auswirkungen von KI-Bias können weitreichend und verheerend sein. Werden sie ignoriert, besteht die Gefahr, dass KI-Bias soziale Ungleichheiten verschärft, Stereotype verfestigt und sogar rechtliche Vorgaben verletzt.

Soziale Ungleichheit: KI-Bias kann bestehende gesellschaftliche Ungleichheiten verstärken, weil die Auswirkungen marginalisierte Gruppen unverhältnismäßig stark treffen. Dies kann zu weiteren wirtschaftlichen und sozialen Benachteiligungen führen.

Verstärkung von Stereotypen: Voreingenommene KI-Systeme können schädliche Stereotype verstärken und dadurch die negative Wahrnehmung und ungleiche Behandlung bestimmter Gruppen aufgrund von Ethnie, Geschlecht oder anderen Merkmalen fördern. So können beispielsweise NLP-Modelle (Natural Language Processing, Verarbeitung natürlicher Sprache) bestimmte Berufe mit einem Geschlecht verknüpfen und damit Gender Bias zementieren.

Ethische und rechtliche Bedenken: Bias in KI-Systemen wirft zentrale ethische und rechtliche Fragen auf und stellt die Fairness und Gerechtigkeit automatisierter Entscheidungen in Frage. Organisationen dürfen dies nicht ignorieren, um rechtlichen Anforderungen gerecht zu werden und ihrer ethischen Verantwortung im Umgang mit KI Rechnung zu tragen.

Wirtschaftliche Auswirkungen: Voreingenommene Algorithmen können bestimmte Gruppen benachteiligen und so berufliche Perspektiven einschränken und Ungleichheiten am Arbeitsplatz entstehen lassen. KI-gestützte Technologien für den Kundenservice wie Chatbots bieten möglicherweise schlechteren Service für bestimmte Bevölkerungsgruppen an, was zu Unzufriedenheit und Umsatzverlusten führen kann.

Geschäftliche Auswirkungen: Bias in KI-Systemen kann zu fehlerhaften Entscheidungen führen und damit die Rentabilität beeinträchtigen. Werden solche Verzerrungen in den KI-Tools öffentlich bekannt, drohen Unternehmen Reputationsverluste, sinkendes Vertrauen seitens der Kunden und der Verlust von Marktanteilen.

Auswirkungen auf Gesundheit und Sicherheit: Im Gesundheitswesen können voreingenommene Diagnosesysteme zu Fehldiagnosen oder suboptimalen Behandlungsplänen für bestimmte Gruppen führen. Dies kann bestehende gesundheitliche Ungleichheiten weiter verschärfen.

Psychologisches und soziales Wohlbefinden: Regelmäßige Konfrontation mit voreingenommenen KI-Entscheidungen kann bei Betroffenen zu Stress und Frustration führen, was sich auf ihre psychische Gesundheit auswirkt.

So reduzieren Sie KI-Bias

Die wirksame Reduzierung und Minderung von Bias in KI-Systemen erfordert einen ganzheitlichen Ansatz. Nachfolgend finden Sie zentrale Maßnahmen, um faire und diskriminierungsfreie Ergebnisse zu erhalten:

Techniken zur Vorverarbeitung von Daten: Die Daten werden vor dem Training der KI-Modelle angepasst, bereinigt oder neu gewichtet, um die Auswirkungen von Diskriminierung zu reduzieren.

Fairnessbewusste Algorithmen: Bei diesem Ansatz werden für die Programmierung bestimmte Regeln und Richtlinien angewandt, um sicherzustellen, dass die KI für alle Menschen oder Bevölkerungsgruppen gerechte Ergebnisse liefert.

Techniken zur Nachbearbeitung von Daten: Bei der Datennachbearbeitung werden die Ausgaben eines KI-Modells angepasst, um faire Ergebnisse sicherzustellen. Im Gegensatz zur Vorverarbeitung erfolgt diese Kalibrierung erst nach der Entscheidung. Ein großes Sprachmodell, das Text generiert, kann beispielsweise mit einem Filter ausgestattet werden, der beleidigende Inhalte wie Hassrede erkennt und unterdrückt.

Kontrolle und Transparenz: Menschliche Aufsicht wird in Prozesse eingebunden, um KI-generierte Entscheidungen auf Voreingenommenheit und Fairness zu prüfen. Gleichzeitig sollten Entwicklerinnen und Entwickler transparent kommunizieren, wie ein KI-System zu seinen Entscheidungen gelangt und wie diese Ergebnisse gewichtet werden. Diese Erkenntnisse werden dann genutzt, um die eingesetzten KI-Tools zu verbessern.

Gemeinsame Maßnahmen zur Reduzierung von KI-Bias

Für Unternehmen, die Enterprise-KI-Lösungen einsetzen, erfordert der verantwortungsvolle Umgang mit KI-Bias einen kooperativen Ansatz unter Einbindung aller relevanten Fachabteilungen. Zu den zentralen Strategien gehören:

• Zusammenarbeit mit Datenteams: Organisationen sollten mit den Datenteams zusammenarbeiten, um umfassende Audits durchzuführen und sicherzustellen, dass die verwendeten Datensätze repräsentativ und frei von Verzerrungen sind. Regelmäßige Überprüfungen der Trainingsdaten der KI-Modelle sind essenziell, um potenzielle Risiken zu identifizieren.
• Zusammenarbeit mit Rechts- und Compliance-Teams: Eine Abstimmung mit der Rechts- und Compliance-Abteilung ist essenziell, um einheitliche Richtlinien und Governance-Strukturen zu definieren, die Transparenz und Nichtdiskriminierung in KI-Systemen sicherstellen. Diese Zusammenarbeit trägt dazu bei, Risiken im Zusammenhang mit voreingenommenen Ergebnissen zu mindern.
• Förderung von Vielfalt bei der KI-Entwicklung: Organisationen sollten die Vielfalt in Teams fördern, die an der KI-Entwicklung beteiligt sind. Denn unterschiedliche Perspektiven sind ein entscheidender Faktor, um Verzerrungen, die andernfalls unbemerkt bleiben könnten, zu erkennen und zu vermeiden.
• Unterstützung von Schulungsmaßnahmen: Unternehmen können in Schulungsprogramme investieren, die inklusive Ansätze stärken und das Bewusstsein für Bias fördern. Das können Workshops oder Kooperationen mit externen Organisationen sein, um Best Practices zu vermitteln.
• Einrichtung robuster Governance-Strukturen: Unternehmen sollten Governance-Frameworks einführen, die Verantwortlichkeiten und Kontrollmechanismen für KI-Systeme klar definieren. Dazu gehören verbindliche Richtlinien für den ethischen Umgang mit KI sowie regelmäßige Prüfprozesse, um die Einhaltung etablierter Standards zu überwachen.

Diese Strategien helfen Unternehmen dabei, KI-Systeme fairer zu gestalten und gleichzeitig eine inklusive Kultur am Arbeitsplatz zu fördern.

Aufkommende Trends in der Entwicklung fairer KI

Verschiedene aktuelle Trends zielen darauf ab, KI fairer und diskriminierungsfreier zu gestalten:

Explainable AI (XAI): Die Nachfrage nach Transparenz in KI-gestützten Entscheidungsprozessen wächst. Explainable AI bzw. erklärbare KI zielt darauf ab, die Funktionsweise von KI-Systemen für Benutzer nachvollziehbar zu machen, damit diese verstehen, wie Entscheidungen zustande kommen, und um Rechenschaftspflicht zu gewährleisten.

Benutzerorientiertes Design: In der KI-Entwicklung verschiebt sich der Fokus zunehmend auf die Anforderungen und Perspektiven der Benutzer. Ziel ist es, Systeme zu gestalten, die inklusiv sind. Dieser Trend fördert Feedback verschiedener Benutzergruppen, das in den Entwicklungsprozess einfließt.

Einbeziehung der Community: Immer mehr Unternehmen binden die Parteien ein, die direkt von der Nutzung von KI-Systemen betroffen sind, um Input und Feedback zu sammeln und sicherzustellen, dass der Entwicklungsprozess die Bedürfnisse und Anliegen verschiedener Stakeholder berücksichtigt.

Verwendung synthetischer Daten: Um Problemen wie Datenknappheit und Datenverzerrungen zu begegnen, prüfen Unternehmen, ob die Verwendung synthetischer Daten als Trainingsdaten sinnvoll ist. Dieser Ansatz ermöglicht das Erstellen von Datensätzen, die Vielfalt und Diversität berücksichtigen, ohne Datenschutzrichtlinien zu verletzen.

Fairness by Design: Statt erst nachträglich auf Fairness zu prüfen, wird sie bei diesem proaktiven Ansatz von Beginn an in den gesamten KI-Entwicklungsprozess integriert. Das umfasst die Entwicklung fairer Algorithmen sowie die Bewertung potenzieller Auswirkungen während der Designphase.

Diese Ansätze können Bias in KI-Systemen erheblich reduzieren und dazu beitragen, dass KI-Technologien dem Gemeinwohl dienen und allen gesellschaftlichen Gruppen gleichermaßen Nutzen bringen.

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